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EM 클러스터링: 이론과 실습1. EM 클러스터링이란?EM 클러스터링은 통계적 기법 중 하나로, 데이터의 숨겨진 구조를 찾기 위해 사용하는 알고리즘입니다. EM(Expectation-Maximization) 알고리즘은 데이터가 숨겨진 잠재 변수를 가지고 있을 때 그 변수들을 추정하고, 이를 통해 데이터의 클러스터를 식별합니다.2. 기본 개념Expectation (E-단계): 현재의 파라미터를 기반으로 데이터의 잠재 변수(또는 클러스터의 분포)를 추정합니다. 이 단계에서는 현재의 파라미터 추정을 사용하여 각 데이터 포인트가 각 클러스터에 속할 확률을 계산합니다.Maximization (M-단계): E-단계에서 계산된 확률을 사용하여 모델의 파라미터를 업데이트합니다. 즉, 데이터 포인트가 각 클러스터에 속할..