회귀분석 (Regression Analysis)
관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법
회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있다.
선형 회귀 (Linear Regression)
- 단순 선형 회귀(simple linear regression) : 한 개의 설명 변수에 기반한 경우
- 다중 선형 회귀(multiple linear regression) : 둘 이상의 설명 변수에 기반한 경우
선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링하며, 알려지지 않은 파라미터는 데이터로부터 추정한다.
군집분석 (Cluster Analysis)
주어진 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(클러스터)을 정의하고 데이터 집단의 대표할 수 있는 대표점을 찾는 것으로 데이터 마이닝의 한 방법이다.
클러스터란 비슷한 특성을 가진 데이터들의 집단
반대로 데이터의 특성이 다르면 다른 클러스터에 속해야 한다.
= 비슷한 특성 데이터끼리 뭉치게 하는 것
- 군집분석 예시
고객 세분화(customer segmentation)와 같이 특성에 따른 그룹으로 나눠서 보고싶은 경우에 사용
k-평균 알고리즘 (K-means clustering algorithm)
주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 레이블(그룹 이름)이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할
