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# 머신 러닝을 위한 클러스터링 모델
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클러스터링은 서로 유사한 객체들을 찾아내어 클러스터라고 불리는 그룹으로 묶는 머신 러닝 작업입니다. 클러스터링이 머신 러닝의 다른 접근 방식과 다른 점은 모든 것이 자동으로 이루어진다는 것입니다. 사실, 이는 지도 학습과는 정반대라고 할 수 있습니다.
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## 지역 주제: 나이지리아 청중의 음악 취향을 위한 클러스터링 모델 🎧
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나이지리아의 다양한 청중은 다양한 음악 취향을 가지고 있습니다. [이 기사](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)에서 영감을 받아 Spotify에서 수집한 데이터를 사용하여 나이지리아에서 인기 있는 음악을 살펴보겠습니다. 이 데이터셋에는 다양한 노래의 '댄서빌리티' 점수, '어쿠스틱성', 음량, '스피치니스', 인기도 및 에너지에 대한 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터에서 패턴을 발견하는 것은 흥미로울 것입니다!
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> 사진 출처: <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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이 일련의 수업에서 클러스터링 기법을 사용하여 데이터를 분석하는 새로운 방법을 발견할 것입니다. 클러스터링은 데이터셋에 레이블이 없는 경우 특히 유용합니다. 레이블이 있는 경우 이전 수업에서 배운 분류 기법이 더 유용할 수 있습니다. 그러나 레이블이 없는 데이터를 그룹화하려는 경우 클러스터링은 패턴을 발견하는 훌륭한 방법입니다.
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> 클러스터링 모델 작업에 대해 배우는 데 도움이 되는 유용한 로우 코드 도구가 있습니다. [Azure ML을 사용해 보세요](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
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## 수업
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1. [클러스터링 소개](1-Visualize/README.md)
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2. [K-Means 클러스터링](2-K-Means/README.md)
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## 크레딧
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이 수업은 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)가 작성하고, [Rishit Dagli](https://rishit_dagli)와 [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan)의 유익한 리뷰로 완성되었습니다.
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[Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) 데이터셋은 Kaggle에서 Spotify에서 수집된 데이터를 기반으로 한 것입니다.
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이 수업을 만드는 데 도움이 된 유용한 K-Means 예제에는 이 [iris exploration](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), 이 [introductory notebook](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python), 그리고 이 [hypothetical NGO example](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)이 포함됩니다.
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**면책 조항**:
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