7장: 군집화

[hyunmin0317]

7.1. K-평균 알고리즘 이해

• 사이킷런 KMeans 클래스 소개
• K-평균을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
• 군집화 알고리즘 테스트를 위한 데이터 생성

7.2. 군집 평가(Cluster Evaluation)

• 실루엣 분석의 개요
• 붓꽃 데이터 세트를 이용한 군집 평가
• 군집별 평균 실루엣 계수의 시각화를 통한 군집 개수 최적화 방법

7.3. 평균 이동

• 평균 이동(Mean Shift)의 개요

7.4. GMM(Gaussian Mixture Model)

• GMM(Gaussian Mixture Model) 소개
• GMM을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
• GMM과 K-평균의 비교

7.5. DBSCAN

• DBSCAN 개요
• DBSCAN 적용하기 – 붓꽃 데이터 세트
• DBSCAN 적용하기 – make_circles( ) 데이터 세트

7.6. 군집화 실습 – 고객 세그먼테이션

• 고객 세그먼테이션의 정의와 기법
• 데이터 세트 로딩과 데이터 클렌징
• RFM 기반 데이터 가공
• RFM 기반 고객 세그먼테이션

7.7. 정리