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데이터 분석과 기계 학습 분야에서 중요한 역할을 하는 것이 클러스터링입니다. 클러스터링은 데이터를 그룹으로 나누는 기술로, 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 묶어주어 데이터의 구조를 파악하고 인사이트를 얻는 데에 사용됩니다. 아침편지에서는 클러스터링의 개념, 목적, 알고리즘의 종류, 응용 분양, 장점에 대해 알아보겠습니다. 개념 클러스터링은 데이터를 유사한 속성이나 패턴을 공유하는 서브그룹으로 나누는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고 구조를 파악하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다. 목적 주로 데이터를 이해하고 관리하기 위해 사용되며, 고차원 데이터에서 숨겨진 패턴이나 규칙을 찾는 데에도 효과적입니다. 클러스터링은 데이터 마이닝, 이미지 분류, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습..