군집 분석과 이상 감지

군집 분석(세분화 분석 또는 분류 분석이라고도 함)은 표본 데이터를 그룹 또는 군집으로 분할합니다. 동일한 군집에 포함된 객체는 유사하고 다른 군집에 포함된 객체는 다르도록 군집이 형성됩니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 군집을 생성하기 위한 여러 가지 군집화 기법과 유사성 측정법(거리 측정법이라고도 함)을 제공합니다. 또한, 군집 평가는 다양한 평가 기준을 사용하여 데이터의 최적의 군집 수를 결정합니다. 군집 시각화 옵션에는 덴드로그램 플롯과 실루엣 플롯이 있습니다.

이상 감지는 표본 데이터에서 예상 패턴 또는 분포를 벗어난 관측값을 식별하는 머신러닝의 한 부문입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox는 이상값 감지 및 특이값 감지를 위한 여러 가지 기법(Unsupervised Anomaly Detection 항목 참조)과 스트리밍 데이터에서 이상을 감지하기 위한 추가 방법(Incremental Anomaly Detection Overview 항목 참조)을 제공합니다.