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R로 배우는 DBSCAN 밀도 기반 군집분석

복잡한 형태의 데이터 군집을 발견하는 DBSCAN 알고리즘의 핵심 원리를 이해하고, R을 활용해 실제 데이터에 적용하는 방법을 학습합니다. 핵심점, 경계점, 잡음점의 개념부터 파라미터 조정, 시각화, 결과 해석까지 전 과정을 실습하며 밀도 기반 군집분석 역량을 키웁니다.

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • DBSCAN 알고리즘의 원리와 핵심점, 경계점, 잡음점의 구분

  • R을 이용한 밀도 기반 군집분석 구현 및 파라미터 최적화

  • 불규칙한 형태의 데이터 군집 탐색 및 시각화 결과 해석

R을 활용해 비지도학습의 대표적인 군집분석 기법인 DBSCAN을 배웁니다. 핵심점, 경계점, 잡음점의 개념을 이해하고, 파라미터 조정에 따른 군집 결과를 비교하며, Iris 데이터 실습과 시각화를 통해 데이터의 분포와 패턴을 분석합니다.

주제: R, 비지도학습, 데이터 군집화, DBSCAN, 시각화

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 분석 업무에서 군집분석을 활용하고자 하는 실무자

  • R 기본 문법을 알고 있으며 고급 머신러닝 기법을 배우려는 학습자

  • 전통적인 군집분석(K-means 등)의 한계를 극복하고 싶은 데이터 과학자

선수 지식,
필요할까요?

  • R 프로그래밍 언어의 기본 문법과 데이터 구조 이해

  • 기초 통계학 지식과 거리 개념에 대한 이해

  • K-means 등 기본적인 군집분석 방법에 대한 경험

안녕하세요
한희선입니다.

커리어인증

데이터 분석 · AI 전문 강사

  • 기업 및 공공기관 대상 데이터 분석·통계 교육 다수 출강

  • 직업전문교육원 빅데이터·AI 과정 전임 강사

  • 데이터 분석, 통계, 사회조사 분야 실무 및 교육 전문가

  • SPSS, R, Python 기반 데이터 분석 및 통계 실습 강의

  • 사회조사분석사, 빅데이터 분석기사 자격증 대비 강의 운영

  • 저서 : 사회조사분석사 2급 실기 작업형, SPSS,필답형 질문지작성법, 구민사, 사회조사분석사 2급 필기&실기(필답형), 데이터 분석도구R Fundamental, 데이터과학자 시리즈 Step1~4, AI 분석을 위한 빅데이터 구축(정형 및 비정형 한글데이터)

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