Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 군집 알고리즘 : DBSCAN DBSCAN - DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) : DBSCAN은 밀도를 기반으로 하여 군집화하는 매우 유용한 군집 알고리즘이다. k-평균 군집이나 계층적 군집 알고리즘의 경우 데이터 간의 거리를 이용하여 클러스터를 나누는데에 반해, DBSCAN 알고리즘은 데이터 포인트가 세밀하게 몰려 있어 밀도가 높은 부분을 군집화하는 방식이다. - 먼저 DBSCAN 알고리즘은 특성 공간(Feature Space)에서 데이터가 밀집해있는 지역의 포인트를 찾는다. 이러한 지역을 특성 공간의 밀집 지역(Dense Region)이라 한다. 이러한 ..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 군집 알고리즘 : 병합 군집 병합 군집 - 병합 군집(Agglomerative Clustering) : 각각의 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 지정하고, 지정된 개수의 클러스터가 남을 때까지 가장 비슷한 두 클러스터를 합쳐 나가는 알고리즘. 두 클러스터를 합쳐 나가는 방식에는 모든 클러스터 내의 분산을 가장 작게 증가시키는 두 클러스터를 합치는 방식(Ward), 클러스터 포인트 사이의 평균 거리가 가장 짧은 두 클러스터를 합치는 방식(Average), 클러스터 포인트 사이의 최대 거리가 가장 짧은 두 클러스터를 합치는 방식(Complete) 등이 있다. Ward 방식이 대부분의 데이터 세트에 알맞게 동작한다. - 초기에는 각 포인트가 하나의 클..