클러스터링

클러스터링 clustering

- 구분하려는 각 클래스에 대한 지식이 없는 상태에서 분류를 하는것

- 샘플들에대한 지식 없이 유사도에 근거하여 클러스터를 구분

 

 

 

클러스터링의 의미

- 데이터들을 여러개의 부분집합 clusters로 분할하는것

- 각 부분집합의 데이터는 몇가지 공통 특징을 가짐.

- 몇가지 거리측정법으로 유사도 similarity or proximity를 계산

- 클러스터링의 종류 : 계층형 클러스터링 hiearchicla clustering, 파티션 클러스터링 partitional clustering

 

 

계층형 클러스터링

- 바텀업 bottom-up(agglomerative), 탑다운 top-down(divisive) 두 가지 경우

- 각 요소들로부터 시작한 클러스터들이 계층 구조를 이룸

- 트리 구조를 이루며 한쪽 끝에는 각 요소가 있고, 다른쪽 끝에는 모든 요소를 가지는 단하나의 클러스터가 있음

 

 

 

파티션 클러스터링

- 클러스터의 계층을 고려하지 않고 평면적으로 클러스터링 하는 방법

- 일반적으로 몇개의 클러스터로 나눠질것을 예상하여 클러스터 갯수를 정함