데이터 과학을 위한 통계(2판)

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7

장

비지도 학습

비지도 학습

unsupervised

learning

이라는 용어는 레이블이 달린 데이터를 이용해 모델을 학습하는 과

정 없이 데이터로부터 의미를 이끌어내는 통계적 기법들을 의미한다.

4

장에서

6

장까지의 목적

은 예측변수로부터 어떤 응답변수를 예측하는 모델을 만드는 것이었다. 즉 이것은 지도 학습이

었다. 이와 반대로 비지도 학습 역시 데이터로부터 모델을 만드는 것이 목적이긴 하지만, 응답

변수와 예측변수 사이의 구분이 없다.

비지도 학습은 여러 가지 서로 다른 목적을 가지고 사용할 수 있다. 어떤 경우에는 레이블이 정

해진 응답변수가 없는 상태에서 예측 규칙을 만드는 데 사용할 수 있다. 데이터의 의미 있는 그

룹들을 찾기 위해

클러스터링

clustering

을 사용할 수 있다. 예를 들면 웹사이트에서 사용자의 클릭

데이터와 인구통계 정보를 이용해 서로 다른 성격의 사용자들을 그룹화할 수 있을 것이다. 이

를 통해 웹사이트를 사용자 그룹의 기호에 맞게 개선할 수 있을 것이다.

또 어떤 경우에는 데이터의 변수들을 관리할 수 있을 만한 수준으로

차원을 줄이는 것

reducing

the

dimension

이 목표가 될 수도 있다. 이렇게 줄인 데이터는 회귀 혹은 분류 같은 예측 모델에 입력

으로 사용할 수 있을 것이다. 예를 들어 제조 공정을