### 1. 고객 세분화 (Customer Segmentation) **목적**: 고객 데이터를 분석하여 유사한 특성을 가진 그룹을 식별하고, 각 그룹에 맞춤형 마케팅 전략을 수립합니다. **데이터 변수**: - X: 연간 구매 금액 (Annual Purchase Amount) - Y: 웹사이트 방문 횟수 (Number of Website Visits) - Z: 고객의 연령 (Customer Age) ### 2. 이미지 압축 (Image Compression) **목적**: 이미지의 색상을 유사한 색상 그룹으로 클러스터링하여 이미지 파일의 크기를 줄입니다. **데이터 변수**: - X: 픽셀의 빨간색 값 (Red Value) - Y: 픽셀의 녹색 값 (Green Value) - Z: 픽셀의 파란색 값 (Blue Value) ### 3. 문서 군집화 (Document Clustering) **목적**: 텍스트 문서들을 주제별로 그룹화하여 정보를 효율적으로 관리하고 검색합니다. **데이터 변수**: - X: 문서에서 등장하는 특정 단어의 빈도 (Frequency of Specific Word 1) - Y: 문서에서 등장하는 또 다른 단어의 빈도 (Frequency of Specific Word 2) - Z: 문서의 총 단어 수 (Total Number of Words in Document) ### 4. 이상치 탐지 (Anomaly Detection) **목적**: 정상적인 데이터 패턴과 다른 이상치 데이터를 식별합니다. **데이터 변수**: - X: 거래 금액 (Transaction Amount) - Y: 거래 시간 (Transaction Time) - Z: 거래 위치 (Transaction Location) ### 5. 추천 시스템 (Recommender Systems) **목적**: 유사한 사용자 그룹을 기반으로 사용자에게 맞춤형 추천을 제공합니다. **데이터 변수**: - X: 사용자가 평가한 영화의 평균 평점 (Average Rating Given by User) - Y: 사용자가 평가한 영화의 수 (Number of Movies Rated by User) - Z: 사용자가 본 영화의 장르 다양성 (Genre Diversity of Movies Watched by User) ### 6. 고객 이탈 분석 (Customer Churn Analysis) **목적**: 고객의 이탈 가능성을 예측하고 예방합니다. **데이터 변수**: - X: 고객의 서비스 사용 기간 (Duration of Service Usage) - Y: 월별 지출 금액 (Monthly Spend) - Z: 고객 서비스 문의 횟수 (Number of Customer Service Inquiries) ### 7. 소셜 미디어 분석 (Social Media Analysis) **목적**: 소셜 미디어 데이터를 분석하여 사용자 그룹을 식별하고, 특정 그룹에 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. **데이터 변수**: - X: 포스트의 평균 좋아요 수 (Average Number of Likes per Post) - Y: 포스트의 평균 댓글 수 (Average Number of Comments per Post) - Z: 포스트의 주제 다양성 (Diversity of Post Topics) ### 8. 시장 세분화 (Market Segmentation) **목적**: 시장을 유사한 특성을 가진 세그먼트로 나누어 각 세그먼트에 맞는 마케팅 전략을 수립합니다. **데이터 변수**: - X: 인구 통계학적 정보 (Demographic Information) - Y: 소비 패턴 (Consumption Patterns) - Z: 브랜드 선호도 (Brand Preferences) ### 9. 질병 분류 (Disease Classification) **목적**: 환자의 의료 데이터를 기반으로 질병 유형을 분류합니다. **데이터 변수**: - X: 환자의 나이 (Age) - Y: 특정 질병에 대한 바이오마커 수치 (Biomarker Levels for Specific Disease) - Z: 환자의 병력 (Medical History) ### 10. 유전자 데이터 분석 (Genomic Data Analysis) **목적**: 유전자 데이터를 분석하여 유사한 유전자 패턴을 가진 그룹을 식별합니다. **데이터 변수**: - X: 특정 유전자의 발현 수치 (Expression Level of Gene 1) - Y: 또 다른 유전자의 발현 수치 (Expression Level of Gene 2) - Z: 세 번째 유전자의 발현 수치 (Expression Level of Gene 3) 이와 같은 예시들은 다양한 분야에서 K-클러스터링 분석을 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다. 각 사례에서 사용된 변수들은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다를 수 있으며, 적절한 변수 선택이 클러스터링 결과의 품질에 큰 영향을 미칩니다.