클러스터 분석 방법은 무엇입니까?

클러스터 분석은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용되는 비지도 학습 기술입니다. 일반적인 군집 분석 방법에는 K-평균, 계층적 군집화, 평균 이동 군집화, Ward 방법, DBSCAN, OPTICS 및 스펙트럼 군집화가 포함됩니다.

클러스터 분석 방법

클러스터 분석은 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 클러스터로 그룹화하는 데 사용되는 비지도 학습 기술입니다. 일반적으로 사용되는 군집 분석 방법은 다음과 같습니다.

1. K-Means

K-Means는 미리 정의된 k개의 군집에 데이터 포인트를 할당하는 파티션 기반 군집화 알고리즘입니다. 알고리즘은 가장 가까운 클러스터 중심에 데이터 포인트를 반복적으로 할당한 다음 알고리즘이 수렴할 때까지 클러스터 중심을 업데이트합니다.

2. 계층적 클러스터링

계층적 클러스터링은 데이터 포인트를 점진적으로 병합하거나 분할하여 계층적 클러스터링을 구축합니다. 이는 클러스터의 계층적 관계를 보여주는 덴드로그램이라는 다이어그램을 생성합니다.

3. 평균 이동 클러스터링

평균 이동 클러스터링은 다른 모든 데이터 포인트에서 각 데이터 포인트의 거리를 계산하여 클러스터를 결정하는 거리 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 가장 가까운 데이터 포인트를 반복적으로 병합하여 클러스터를 구축합니다.

4. Ward의 방법

Ward의 방법은 군집 내 데이터의 분산을 최소화하여 군집을 결정하는 분산 기반 군집화 알고리즘입니다. 최소 분산으로 데이터 포인트를 반복적으로 병합하여 클러스터를 구축합니다.

5. DBSCAN

DBSCAN은 데이터 공간에서 밀도가 높은 영역을 클러스터로 식별하는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 인접한 데이터 포인트의 최소 수(epsilon)와 반경(minPts)을 지정하여 클러스터링을 결정합니다.

6. OPTICS

OPTICS는 클러스터링 구조의 계층적 보기를 제공하는 DBSCAN의 확장입니다. 각 데이터 포인트에서 다른 모든 데이터 포인트까지의 도달 거리를 계산하여 도달 가능성 그래프를 생성합니다.

7. 스펙트럼 클러스터링

스펙트럼 클러스터링은 클러스터링에 그래프 이론 기법을 사용하는 알고리즘입니다. 데이터를 그래프로 표현한 다음 그래프의 고유 벡터를 사용하여 클러스터를 결정하는 방식으로 작동합니다.

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