clustering 예제

클러스터 분석 자체는 하나의 특정 알고리즘이 아니라 해결해야 할 일반적인 작업입니다. 클러스터를 구성하는 구성 과 클러스터를 효율적으로 찾는 방법에 대한 이해가 크게 다른 다양한 알고리즘을 통해 달성할 수 있습니다. 클러스터의 널리 보급되는 개념에는 클러스터 구성원 간의 거리가 작은 그룹, 데이터 공간의 조밀한 영역, 간격 또는 특정 통계 분포가 포함됩니다. 따라서 클러스터링은 다중 목표 최적화 문제로 공식화될 수 있습니다. 적절한 클러스터링 알고리즘 및 매개 변수 설정(사용할 거리 함수, 밀도 임계값 또는 예상 클러스터 수와 같은 매개 변수 포함)은 개별 데이터 집합 및 의도된 결과 사용에 따라 달라집니다. 클러스터 분석은 자동 작업이 아니라 지식 검색 또는 시험 및 실패를 수반하는 대화형 다중 목표 최적화의 반복프로세스입니다. 결과가 원하는 속성을 얻을 때까지 데이터 전처리 및 모델 매개 변수를 수정해야 하는 경우가 많습니다. «클러스터링»은 기본적으로 데이터 집합의 모든 개체를 포함하는 이러한 클러스터 집합입니다. 또한, 서로 에 포함된 클러스터의 계층구조와 같은 서로에 대한 클러스터의 관계를 지정할 수 있다. 클러스터링은 대략 구별할 수 있습니다: 가장 인기 있는[12] 밀도 기반 클러스터링 방법은 DBSCAN입니다. [13] 많은 최신 방법과 는 달리, 그것은 «밀도 도달성»이라는 잘 정의 된 클러스터 모델을 갖추고 있습니다.

링크 기반 클러스터링과 마찬가지로 특정 거리 임계값 내의 연결 점을 기반으로 합니다. 그러나 이 반지름 내의 최소 수의 다른 객체로 정의된 원래 변형에서 밀도 기준을 충족하는 점만 연결합니다. 클러스터는 다른 많은 방법과 달리 임의의 모양의 클러스터를 형성할 수 있는 모든 밀도 연결 개체와 이러한 개체의 범위 내에 있는 모든 개체로 구성됩니다. DBSCAN의 또 다른 흥미로운 속성은 복잡성이 상당히 낮다는 것입니다 – 그것은 데이터베이스에 범위 쿼리의 선형 수를 필요로 – 그것은 본질적으로 동일한 결과를 발견 할 것입니다 (그것은 코어와 노이즈 포인트에 대한 결정적이지만, 테두리 포인트에 대한). 따라서 각 실행에서 여러 번 실행할 필요가 없습니다. OPTICS[14]는 범위 매개변수 θ {displaystyle varepsilon }에 대해 적절한 값을 선택할 필요가 없는 DBSCAN의 일반화이며, 연결 군집과 관련된 계층적 결과를 생성합니다. DeLi-Clu[15] 밀도-링크 클러스터링은 단일 링크 클러스터링 및 광학의 아이디어를 결합하여 θ {displaystyle varepsilon } 매개 변수를 완전히 제거하고 R-트리 인덱스를 사용하여 OPTICS에 비해 성능 향상을 제공합니다. 클러스터링은 샘플 포인트(4361행)에서 수행됩니다.

맞죠.? K-means 클러스터링은 최대 수그린 영역의 이러한 위치를 클러스터로 그룹화하고 각 클러스터에 대한 클러스터 센터를 정의하며, 이 위치는 응급 장치가 열리는 위치입니다. 이러한 클러스터 중심은 각 클러스터의 중심이며 특정 클러스터의 모든 지점에서 최소 거리에 있으며, 이제부터는 비상 장치가 클러스터 내의 모든 사고가 발생하기 쉬운 영역에서 최소 거리가 됩니다. 클러스터링에는 큰 없음이 있습니다. 다양한 도메인에 분산된 응용 프로그램입니다. 클러스터링의 가장 인기 있는 응용 프로그램 중 일부는 클러스터링이 모집단 또는 데이터 포인트를 여러 그룹으로 나누는 작업으로, 동일한 그룹의 데이터 요소가 다른 그룹의 데이터 포인트보다 동일한 그룹의 다른 데이터 포인트와 더 유사합니다. 간단하게 말하면, 목표는 비슷한 특성을 가진 그룹을 분리하고 클러스터로 할당하는 것입니다. 위에 나열된 대로 클러스터링 알고리즘은 클러스터 모델에 따라 분류할 수 있습니다. 다음 개요에는 게시된 100개 이상의 클러스터링 알고리즘이 있을 수 있기 때문에 클러스터링 알고리즘의 가장 두드러진 예만 나열됩니다. 모든 클러스터에 대한 모델을 제공하는 것은 아니므로 쉽게 분류할 수 없습니다.