실루엣 방법을 이용한 클러스터링 분석

# 소개

클러스터링은 유사한 데이터 포인트를 특징에 기반하여 그룹화하는 인기 있는 비지도 학습 기법입니다. 실루엣 방법 (Silhouette Method) 은 데이터 세트에서 최적의 클러스터 수를 결정하는 데 일반적으로 사용되는 기법입니다. 이 실습에서는 KMeans 알고리즘을 사용하여 실루엣 방법을 통해 최적의 클러스터 수를 결정합니다.

## VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 **Notebook** 탭으로 전환하여 연습을 위한 [Jupyter Notebook](https://support.labex.io/en/labex-vm/jupyter)에 접근합니다.

때때로 Jupyter Notebook 이 완전히 로드되기까지 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사를 자동화할 수 없습니다.

학습 중 문제가 발생하면 Labby 에 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공하면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.