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Clustering은 Unsupervised Learning 의 일종으로, Label 데이터 없이 주어진 데이터들을 가장 잘 설명하는 cluster(덩어리)를 찾는 문제이다. 왜 클러스터링이 필요할까? Classification을 하기 위해서는 데이터와 각각의 데이터의 label이 필요하지만, 실제로는 데이터는 존재하지만 그 데이터의 label이나 category가 무엇인지 알 수 없는 경우가 많기 때문에 classfication이 아닌 다른 방법을 통해 데이터들을 설명해야하는 경우가 발생한다.우리에게 처음 주어진 것은 왼쪽 파란 데이터이다. 각각의 데이터에 대한 정보는 아무 것도 없는 상태에서 주어진 데이터들을 가장 잘 설명하는 클러스터를 찾아내는 것이 클러스터링의 목적이다. 따라서 클러스터링은 대부분..