K-means알고리즘 설명 강의록

1. 데이터 분석 자료의 업로드 및 활용

K-means 알고리즘은 비지도 학습의 대표적인 클러스터링 기법으로, 데이터 분석에서의 활용이 널리 이루어지고 있다. K-means 알고리즘을 적용하기 위해서는 먼저 분석할 데이터를 준비하고 업로드하는 과정이 중요하다. 데이터의 업로드는 대부분의 데이터 분석 플랫폼이나 프로그래밍 환경에서 기본적으로 지원하는 기능으로, 자신이 사용할 데이터셋을 시스템에 올려놓는 첫 단계이다. 이는 데이터 분석의 기초가 되는 작업으로, 분석할 데이터의 형태, 크기, 특성에 따라 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 데이터셋을 업로드하는 과정에서는 파일 형식을 고려해야 한다. 일반적으로 CSV, Excel, JSON, 텍스트 파일 등이 많이 사용되며, 데이터의 구조와 저장된 형식에 따라 적절한 파일을 선택하여 업로드하는 것이 필요하다. 특히 K-means 알고리즘은 주로 수치적 데이터를 요구하므로, 범주형 데이터가 포함된 경우 이를 적절히 전처리하여 수치형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 여기에는 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩 등의 기법이 활용된다. 업로드한 데이터는 기본적인 데이터 탐색과 시각화 과정을 거쳐야 한다. 이…