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머신러닝 - 클러스터링(계층적 군집화)

1. 계층적 군집화 상향식 군집화(일반적임) 하향식 군집화 장점 군집의 갯수를 정해줄 필요가 없다. 군집 간 계층적 관계를 찾아낼 수 있다. 방법 Single Linkage : 두 군집 사이 최소 거리 이용 Complete Linkage : 두 군집 사이 최대 거리 이용 Average Linkage : 포인트와 포인트 사이 모든 거리의 평균 Centroid Linkage : 각 군집의 centroid(무게 중심) 값 사이 거리 Ward Linkage(가장 많이 사용되며 계층적 군집화 라이브러리 기본값으로 지정되어있음) 클러스터 내 각각의 centroid와 거리의 제곱합(SSE) 계산 두 클러스터를 하나의 군집으로 만들었을 때의 새로운 평균과의 거리제곱합 계산 그 차이 = Ward Distance / 이 ..
데이터 분석 공부/머신러닝 2024. 4. 2. 12:06
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