Clustering2 Chap 10 Clustering - Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering K-Means clustering은 clusters의 숫자를 선택하는 것을 요구합니다. 만일 그렇게 하는 것을 원치 않는다면, 대안으로 Hierarchical Clustering을 사용합니다. Hierarchical Clustering은 Dendogram고 불리는 관측치의 트리 기반 표현을 생산하는 추가적인 이점이 있습니다. Dendograms 먼저 가장 가까운 포인트들(5 and 7)을 join 합니다. Fusing/Mergin(세로축)의 높이는 points의 유사도를 나타냅니다. Points가 합쳐진 후엔 하나의 관측치로 다루어지고 알고리즙을 진행합니다. Interpretation Dendogram의 각 'leaf'는 45 관측치 중 하나를 나타냅니다. De.. 2019. 10. 18. Chap 10 Clustering - K-Means Clustering Supervised vs Unsupervised Learning Supervised Learning : X와 Y를 모두 알고 있는 경우 Unsupervised Learning : X만 알고 있는 경우 Clustering Clustering은 데이터 셋에서 하위 그룹이나 군집을 찾는 기술들을 의미합니다. 좋은 clustering은 그룹 내에서의 관측치는 비슷하지만 그룹들끼리는 매우 다른 것을 의미합니다. 예를 들어, n명의 유방암 환자들에게서 p 측정값을 수집한다고 하면, 데이터를 clustering 하여 다른 모르는 유형의 암을 발견할 수 있습니다. Different Clustering Methods 많고 다른 유형의 Clustering 방법들이 있습니다. 가장 많이 사용되는 두 개를 살펴보겠습니다. K.. 2019. 10. 17. 이전 1 다음
