GMM1 [05. 클러스터링] K-means, 평균이동, GMM, DBSCAN 1️⃣ K-means clustering 👀 개요 💡 k-means clustering ✔ 군집화에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 ✔ Centroid = 군집 중심점 이라는 특정한 지점을 선택해 해당 중심에 가장 가까운 포인트들을 선택하는 군집화 기법이다. 1. k 개의 군집 중심점을 설정 2. 각 데이터는 가장 가까운 중심점에 소속 3. 중심점에 할당된 데이터들을 대상으로 평균값을 구하고 그것을 새로운 중심점으로 설정 4. 각 데이터는 새로운 중심점을 기준으로 다시 가장 가까운 중심점에 소속됨 👉 중심점의 이동이 더이상 없을 때까지 반복 💡 장단점 💨 장점 ✔ 일반적인 군집화에서 가장 많이 활용되는 알고리즘 ✔ 알고리즘이 쉽고 간결함 💨 단점 ✔ 거리기반 알고리즘으로 속성의 개수가 많으면 군집화 .. 2022. 5. 7. 이전 1 다음 728x90
