데이터 분석을 처음 공부하면 대부분 K-means로 시작하지요. 그런데 막상 실제 데이터를 다루다 보면 "이건 묶는 문제가 아니라 맞히는 문제인데?" 하는 순간이 옵니다. 오늘은 머신러닝 기법을 두 갈래로 나누어, 그림 한 장씩으로 핵심만 정리해 보겠습니다.구분목적데이터 특징대표 기법지도학습예측(수치·분류)정답(라벨)이 있음선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, SVM비지도학습그룹화·특징 추출정답이 없음계층적 군집분석, DBSCAN, PCA1. 예측을 위한 방법 (지도학습)정답이 있는 데이터로 학습해서, 새로운 데이터의 수치나 분류(A냐 B냐)를 예측합니다.① 선형회귀 / 다중선형회귀 (Linear / Multiple Linear Regression)시험 점수, 집값, 매출처럼 연속적인..