목표 데이터가 없는 비슷한 데이터끼리 묶는 방법 일반적으로 회귀, 분류 문제에서는 추정해야하는 목표 데이터가 라벨링되어있는 데이터를 가지고 모델링을 진행한다. 이를 Supervised Learning이라고 한다. 이에 반해 클러스터링은 명확한 타겟 데이터가 없는 상황에서 비슷한 특징을 가지는 object끼리 구분짓기 위한 모델이다. 지도데이터가 없기 때문에 Unsupervised Learning이라고 부른다. Clustering Algorithm 그룹을 나누는 기준과 나누는 방법에 따라 여러가지 알고리즘으로 구분되며, 다음과 같은 알고리즘들이 존재한다. K-means Clustering Hierarchical Agglomerative Clustering Mean-Shift Clustering EM(Exp..