Python으로 배우는 Unsupervised Learning

이 장에서는 데이터 시각화를 위한 두 가지 unsupervised learning 기법인 계층적 클러스터링과 t-SNE를 배웁니다. 계층적 클러스터링은 데이터 샘플을 점점 더 큰 클러스터로 병합하여, 결과 클러스터 계층 구조를 트리로 시각화합니다. t-SNE는 데이터 샘플을 2차원 공간에 매핑해 샘플 간의 근접성을 시각적으로 파악할 수 있게 해 줍니다.

차원 축소는 데이터셋을 자주 나타나는 공통 패턴으로 요약합니다. 이 장에서는 차원 축소의 가장 기본 기법인 "Principal Component Analysis"("PCA")를 배웁니다. PCA는 감독학습 전에 모델 성능과 일반화를 높이는 데 자주 쓰이며, unsupervised learning에도 유용합니다. 예를 들어, PCA의 변형을 사용해 Wikipedia 문서를 내용에 따라 클러스터링해 볼 거예요!

이 장에서는 샘플을 해석 가능한 부분의 조합으로 표현하는 차원 축소 기법 "Non-negative matrix factorization"("NMF")를 배웁니다. 예를 들어 문서는 주제의 조합으로, 이미지는 자주 나타나는 시각적 패턴의 조합으로 표현할 수 있어요. 또한 NMF를 사용해 읽을 만한 유사 문서를 찾거나, 청취 이력에 맞는 음악 아티스트를 추천하는 추천 시스템도 만들어 봅니다!