따로따로 작동하는 여러 컴퓨터를 논리적으로 결합하여 전체를 한 대의 컴퓨터처럼 이용할 수 있게 하는 시스템 구축 기술. 구성 요소인 각각의 컴퓨터를 노드라고 하며, 어떤 노드가 고장이 나더라도 다른 노드가 그 처리를 넘겨받아 서버의 처리를 계속할 수 있다. 수리와 교환이 쉽고, 가용성과 성능을 높일 수 있다. ⇒규범 표기는 미확정이다. 더보기
100.daum.net백과사전클러스터링패턴 공간에 유사성의 척도를 도입하여 패턴 표본 벡터를 닮은 것끼리 모아 분류하는 것. 이리하여 얻은 무리를 클러스터(cluster)라 하고, 각 클러스터의 대표 벡터를 클러스터 중심(center of duster)이라고 한다. 클러스터링은 각 패턴에 대한 카테고리...백과사전 검색 더보기출처: 컴퓨터 정보용어대사전
kevinitsme.tistory.comkevin의 IT 도전기Clustering(클러스터링)23# Clustering - 비지도학습의 대표적인 예시가 클러스터링이다. - 지도학습일때 레이블이 있기에 클러스터링은 더 쉽게 할 수 있다. 하지만 데이터가 많이 있는데 레이블을 따는것이 생각보다 돈과 자원이 많이 드는 행위이다. 그래서 그런 데이터가 존재하지 않을때 남아있는 학습 데이터만 가지고 어떤 유의미한...2024.05.22블로그 검색 더보기adipo.tistory.com잡스9급/집단지성/두문암기/기출해설/공무원 합격클러스터링, Clustering, 군집분석31클러스터링은 input data들을 비슷하게 묶어 주는 것을 말하며 군집분석이라고도 한다. 아래의 그림에 샘플들이 색깔별로 나누어져 있는 것을 알 수 있다. 같은 그룹 속 샘플들은 특성이 비슷하다. 즉, 그룹간의 차이는 크게 그룹내의 차이는 작게 만드는 것이 군집을 잘 나누는 목적이라고 할 수 있다. 샘플 사이가...2024.04.19happyytw.tistory.comhappyytw클러스터링클러스터링과 분류의 차이* 분류와 동일하게 인스턴스를 특정 그룹에 배정 * 분류와 다르게 비지도 (감독을 받지 않는, unsupervised) 업무 처리 - 분류는 인간의 지도가 필요함 (데이터가 무엇인지를 인간이 지정을 해야함) - 클러스터링은 인간의 지도 없음 (각 데이터가 어떤 데이터인지 스스로 판단, 인간 필요 X) 첫 번째 그림은 레이블된 데이터셋이며, 로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트 분류기 같은 알고리즘이 데이터셋 분류 작업에 잘 맞음 두 번째 그림은 레이블이 없는 데이터셋이므로 분류 알고리즘을 사용할 수 없으며 클러스터링 알고리즘 사용클러스터링의 응용 분야웹사이트에서 구매와 행위에 따라 고객을 군집화 ✓ 고객 대상이 누구이고 무엇을 필요로 하는지 이해하는데 유용하기 때문에 제품과 마케팅 캠페인을 각 고객 대상 층에 맞춤이 가능 - 예, 같은 클러스터에 속한 다른 사용자들이 즐기는 컨텐츠를 추천해 주는 시스템 * 데이터 분석 ✓ 새로운 데이터셋을 분석할 때, 먼저 클러스터링 알고리즘을 수행하여 데이터셋을 분할하고, 이후 분리된 각 클러스터를 분석하는 것에 도움 * 차원 축소 ✓ 데이터셋을 클러스터로 나누면, 보통 각 인스턴스들과 해당 클러스터의 '유사성' 측정이 가능클러스터의 정의* 클러스터가 무엇인지 보편적인 정의는 없음 ✓ 맥락 (context)에 따라 전적으로 결정 * 클러스터링 알고리즘마다 찾아내는 클러스터의 종류가 다름 ✓ 예를 들어 어떤 알고리즘은 특정 포인트를 중심으로 주위에 있는 인스턴스를 찾는다면, ✓ 다른 알고리즘은 밀집되어 있는 뭉쳐있는 인스턴스들의 연속된 영역을 찾음 ✓ 또 다른 알고리즘은 계층적인, 즉 클러스터들의 클러스터들을 찾을 수 있음K-Means다섯 개의 인스턴스 덩이 들을 확인합니다 K-Means 알고리즘은 아래와 같은 종류의 데이터셋을 빠르고 효율적으로 클러스터링할 수 있는 단순한 알고리즘입니다. 클러스터 개수 k를 명확히 지정합니다. 이 예제에서는 데이터셋으로부터 k = 5 설정이 명백하나, 일반적으로 알 수 없는 경우가 대부분입니다. 각 인스턴스는 5개 클러스터 중 하나로 배정합니다. from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_pred = kmeaK-Means의 한계빠르고 크기가 커져도 잘 동작하는 장점이 있으나 서브-최적 솔루션을 피하기 위해 필히 알고리즘을 여러 번 실행해야 하고, 클러스터 수 k를 정확하게 알고리즘에게 알려줘야 하며, 더구나 클러스터들의 크기가 가지각색이거나, 다른 분포를 갖거나, 구형 모양이 아닌 경우 잘 동작하지 않습니다.12웹사이트에서 구매와 행위에 따라 고객을 군집화 ✓ 고객 대상이 누구이고 무엇을 필요로 하는지 이해하는데 유용하기 때문에 제품과 마케팅 캠페인을 각 고객 대상 층에 맞춤이 가능 - 예, 같은 클러스터에 속한 다른 사용자들이 즐기는 컨텐츠를 추천해 주는 시스템 * 데이터 분석 ✓ 새로운 데이터셋을 분석할 때, 먼저 클러스터링 알고리즘을 수행하여 데이터셋을 분할하고, 이후 분리된 각 클러스터를 분석하는 것에 도움 * 차원 축소 ✓ 데이터셋을 클러스터로 나누면, 보통 각 인스턴스들과 해당 클러스터의 '유사성' 측정이 가능2024.04.02seung2262.tistory.comseung AI이종혁강사님ML_4강 : 머신러닝과 클러스터링(Clustering) 태스크121. 클러스터링 태스크 정의와 모델 1.1 클러스터링이란 클러스터링(Clustering) 이란? 클러스터링은 주어진 데이터 집합을 여러 개의 군집으로 나누는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 각 군집(또는 클러스터)은 유사한 특성을 가진 데이터로 구성된다. 데이터의 구조를 이해하고, 데이터 간의 자연스러운 그룹 식별하는...국비지원패스트캠퍼스UpstageAILab패스트캠퍼스AI부트캠프업스테이지패스트캠퍼스패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩패스트캠퍼스업스테이지부트캠프5시간전everydaysummerbreeze.tistory.com문과생CS정복기클러스터링 Clustering클러스터링은 데이터 분석 및 머신 러닝에서 널리 사용되는 기법으로, 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 방법을 의미합니다. 클러스터링은 주로 탐색적 데이터 분석, 패턴 인식, 이미지 분석, 시장 세분화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 클러스터링의 주요 목적은 데이터의 구조를 이해하고...클러스터링clustering2024.05.29Clustering 클러스터링클러스터링에서 거리 계산 방법통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기everydaysummerbreeze.tistory.com문과생CS정복기Clustering 클러스터링클러스터링(Clustering)은 데이터 분석에서 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 기법입니다. 클러스터링은 데이터 세트 내의 패턴을 발견하고, 이를 통해 데이터를 이해하거나 유용한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 클러스터링은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며...clusteringHierarchicalkmeansDBSCANhdbscansoectral2024.05.31티스토리 검색 더보기brunch.co.kr이십사클러스터링으로 구분된 세상동감하지만 한편으로는 극단적으로 다른 생각도 공존할 수 있다는 사실도 현대사회를 묘사하는 의견이라는 생각이 든다. 엔지니어로서 이런 현대사회는 '클러스터링'되어 있다고 해석해 볼 수 있다. 한 마디로 갈수록 더 끼리끼리 놀게 된다는 것이다. 유튜브 알고리즘으로 대표되는 '추천' 콘텐츠들의 가장 근본...2023.01.24브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com박기원박기원 - 카카오스토리않는다 5. 바이럴 성장을 숫자 하나로 6. 마케팅 퍼널의 재검토 네트워크 효과 에센셜 5. 방향성과 클러스터링 6장. 수익화: 디지털 시대의 경제학 수익창출의 핵심 이코노미 1. 시대를 초월한 비즈니스 모델의...2024.05.08카카오스토리 검색 더보기
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저자
SPORTACK
출간
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고 가용성 클러스터링 전략
저자
PETER SWEYG...
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1997.12.3.
데이터 웨어하우스, 데이터 마트, 복제, 샤딩, 클러스터링, 인덱싱, 트랜잭션
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파이썬으로 데이터 마이닝 시작하기
저자
나단 그리넬치
출간
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