군집 평가(Cluster Evaluation) 대부분의 군집화 데이터 셋은 비교할만한 데이터 셋을 가지고 있지 않다. 또한 군집화는 분류와 유사해 보일 수 있으나 성격이 많이 다르다. 데이터 내에 숨어 있는 별도의 그룹을 찾아서 의미를 부여하거나 동일한 분류 값에 속하더라도 그 안에서 더 세분화된 군집화를 추구하거나 서로 다른 분류 값의 데이터도 더 넓은 군집화 레벨하 등의 영역을 가지고 있다. 비지도 학습의 특성상 어떠한 지표라도 정확하게 성능을 평가하기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 군집화의 성능을 평가하는 대표적인 방법으로 실루엣 분석을 이용한다. 실루엣 분석 이란 실루엣 분석은 각 군집 간의 거리가 얼마나 효율적으로 분리 돼있는지를 나타낸다. 효율적으로 잘 분리 됐다는 것은 다른 군집과의 거리는 떨..