군집화는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정입니다. 이 방법은 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며, 기계 학습과 통계학에서 널리 사용됩니다. 군집화는 고객 세분화, 이미지 분석, 그리고 패턴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 군집화의 대표적인 알고리즘으로는 K-평균 군집화와 계층적 군집화가 있습니다. K-평균 군집화는 데이터를 K개의 군집으로 나누고, 각 군집의 중심을 반복적으로 업데이트하여 최적의 군집을 찾습니다. 계층적 군집화는 데이터 간의 유사성을 기반으로 트리 구조를 형성하여 군집을 생성합니다.