2018/04/051 [데이터 마이닝] K-평균 군집화 (K-means Clustering)와 거리 기반 클러스터링 1. 알고리즘 정의 K-means clustering은 데이터를 입력받아 이를 소수의 그룹으로 묶는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 아래의 [그림 1]처럼 label이 없는 데이터를 입력받아 각 데이터에 label을 할당함으로써 군집화를 수행한다. K-means clustering은 개념과 구현이 매우 간단한 기본적인 clustering 알고리즘이면서도 실행 속도가 빠르고, 특정한 형태의 데이터에 대해서는 매우 좋은 성능을 보여주기 때문에 많이 이용되고 있다. [그림 1] K-means clustering의 동작 K-means clustering은 벡터의 형태로 표현된 $N$개의 데이터 $X = \{x_1, x_,2, ..., x_N\}$에 대하여 데이터가 속한 cluster의 중심과 데이터 간의 거리의 차.. 2018. 4. 5. 이전 1 다음