Difference between revisions of "Clustering"
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| − | <font color="#800080" size="4">Clustering</font><br /><br /><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: black; FONT-FAMILY: 굴림; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: KO; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA; mso-bidi-font-family: 굴림">패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 집합을<br />cluster 라하고 무리 지어가는 과정을 clustering 이라 한다.<br /><br /><br /><font color="#99cc00" size="3"><strong># Clustering algorithm<br /></strong></font>- <span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; FONT-FAMILY: 굴림; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-size: 12.0pt"><strong>Hierarchical clustering<br /></strong> : Hierarchical clustering은 bottom-up 또는 top-down 방식을 취하며 각 요소들로 부터 <br /> 시작한 클러스터들이 계층적 구조를 이루고 있다. tree구조에서 한쪽끝은 각각의 요소이고 <br /> 다른쪽 끝은 모든 요소를 가지는 하나의 클러스터가 된다.</span></span> | + | <font color="#800080" size="4">Clustering</font><br /><br /><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: black; FONT-FAMILY: 굴림; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: KO; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA; mso-bidi-font-family: 굴림">패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 집합을<br />cluster 라하고 무리 지어가는 과정을 clustering 이라 한다.<br /><br /><br /><br /><font color="#99cc00" size="3"><strong># Clustering algorithm<br /></strong></font><br />- <span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; FONT-FAMILY: 굴림; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-size: 12.0pt"><strong>Hierarchical clustering<br /></strong> : Hierarchical clustering은 bottom-up 또는 top-down 방식을 취하며 각 요소들로 부터 <br /> 시작한 클러스터들이 계층적 구조를 이루고 있다. tree구조에서 한쪽끝은 각각의 요소이고 <br /> 다른쪽 끝은 모든 요소를 가지는 하나의 클러스터가 된다.<br /><br />- k-means<br /> : k-means는 군집화 문제를 해결하는 가장 간단한 자율학습 알고리즘으로 랜덤하게 N개의 <br /> 중심점을 정하고 그 점들과 이웃하는 가장 가까운 값들을 cluster 해 나가서 어느 <br /> 중심점에서든지 더이상 cluster가 일어나지 않을때까지 진행됨<br /></span></span> |
Revision as of 11:40, 15 June 2006
Clustering
패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 집합을
cluster 라하고 무리 지어가는 과정을 clustering 이라 한다.
# Clustering algorithm
- Hierarchical clustering
: Hierarchical clustering은 bottom-up 또는 top-down 방식을 취하며 각 요소들로 부터
시작한 클러스터들이 계층적 구조를 이루고 있다. tree구조에서 한쪽끝은 각각의 요소이고
다른쪽 끝은 모든 요소를 가지는 하나의 클러스터가 된다.
- k-means
: k-means는 군집화 문제를 해결하는 가장 간단한 자율학습 알고리즘으로 랜덤하게 N개의
중심점을 정하고 그 점들과 이웃하는 가장 가까운 값들을 cluster 해 나가서 어느
중심점에서든지 더이상 cluster가 일어나지 않을때까지 진행됨
