비지도학습(unsupervised learning)데이터에 대한 레이블이 없는 상태에서 패턴이나 구조를 발견하는 기계 학습의 한 분야. 이론적으로 비지도학습은 데이터의 내재된 구조를 이해하고, 데이터 간의 관계를 파악하는 데 중점을 둔다.주요 비지도학습 알고리즘1. 클러스터링 알고리즘K-평균 클러스터링: 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 알고리즘으로, 각 클러스터의 중심을 반복적으로 업데이트하여 최적의 클러스터 탐색계층적 클러스터링: 데이터 포인트 간의 유사성을 기반으로 계층적으로 클러스터를 형성하는 방법. 덴드로그램을 통해 클러스터의 구조 시각화.2. 차원 축소 알고리즘주성분 분석(PCA): 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 데이터의 분산을 최대화하는 방법입니다. 데이터의 주요 특징을 유지하면서 차원..
