클 태(Clustering)는 데이터 분석에서 유사한 객체들을 그룹화하는 기법 중 하나이다. 이는 주로 비지도 학습(Unsupervised Learning)에서 사용되며, 데이터셋 내의 관측치나 데이터 포인트를 유사성에 따라 집합으로 나누는 과정을 포함한다.

클 태의 목적은 데이터의 구조를 이해하고, 데이터 내의 패턴이나 관계를 발견하는 데 있다. 이 기법은 다양한 분야에서 활용되며, 마케팅에서 고객 세분화, 생물학에서 종의 분류, 이미지 처리에서 유사한 이미지 그룹화에 이르기까지 다양하다.

클 태 알고리즘에는 여러 가지가 있으며, 그 중에서도 대표적인 방법으로는 K-평균(K-means), 계층적 군집화(Hierarchical Clustering), DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 등이 있다. K-평균은 주어진 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 나누는 방식으로, 각 클러스터의 중심점을 반복적으로 업데이트하여 최적화를 이룬다. 계층적 군집화는 데이터 간의 거리 또는 유사성을 기반으로 계층적인 구조를 형성하며, 덴드로그램(dendrogram)이라는 트리 형태로 시각화할 수 있다. DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 방법으로, 밀도가 높은 지역을 클러스터로 정의하고 노이즈를 배제하는 특성이 있다.

클 태의 성능은 군집화의 품질을 평가하는 지표인 실루엣 점수(Silhouette Score)나 다빈도 수(Impurity) 등을 통해 측정할 수 있다. 이러한 평가 방법을 통해 최적의 클러스터 수 또는 알고리즘을 선택할 수 있다.

클 태는 데이터의 분포와 특성에 따라 적합한 방법 및 파라미터 선택이 중요하며, 다양한 시각화 기법을 통해 데이터의 군집화를 효과적으로 이해하고 분석할 수 있다.