분류분석(Classification Analysis

분류 분석(Classification Analysis)은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 사용되는 주요 기술 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터를 미리 정의된 클래스나 범주로 분류하는 과정을 말합니다. 주요 목적은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이를 올바른 범주로 분류하는 것입니다.

분류 분석 알고리즘은 크게 다음과 같이 나눌 수 있습니다

1. 결정 트리(Decision Trees): 데이터를 분류하기 위해 결정 규칙의 계층적 구조를 사용합니다. 각 노드는 특정 속성에 대한 결정을 나타내며, 이를 통해 데이터를 서브셋으로 나눕니다.
2. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 통계적 방법을 사용하여 각 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 이 알고리즘은 모든 특성이 서로 독립적이라고 가정합니다.
3. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVM): 데이터를 분류하기 위해 결정 경계(하이퍼플레인)를 찾습니다. SVM은 특히 높은 차원의 데이터에서 강력한 성능을 보입니다.
4. 랜덤 포레스트(Random Forests): 여러 결정 트리를 결합하여 더 강력한 분류 기능을 제공합니다. 각 트리가 데이터의 서로 다른 부분을 학습하고, 최종 결정은 트리들의 예측을 결합하여 이루어집니다.
5. 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN): 인간 뇌의 신경망을 모방하여 복잡한 패턴과 데이터 구조를 학습할 수 있습니다. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptrons)은 가장 일반적인 신경망 구조 중 하나입니다.
6. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN): 새로운 데이터 포인트는 가장 가까운 K개의 이웃 데이터 포인트의 범주에 근거하여 분류됩니다. K값에 따라 분류의 성능이 달라질 수 있습니다.

이 알고리즘들은 각각의 특성과 장단점이 있으며, 구체적인 문제의 성격, 데이터의 특성 및 양, 그리고 성능 요구 사항에 따라 적절한 알고리즘을 선택합니다.

다음 포스팅에서 하나씩 다루겠습니다.