728x90 2opt>=2d1 K-means, Approx_k Clustering(의사코드, 근사비율) □ K-means 알고리즘 - k평균 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 방법 중 분할법에 속한다. ex) N개의 데이터 오브젝트를 입력 받았다면, 분할법은 N보다 작거나 같은 K개의 그룹으로 나누는데, 이 때 각 군집은 클러스터를 형성하게 된다. (1개 이상의 데이터 오브젝트로 구성된 k개의 그룹으로 나누는것) 이 때 군집을 나누는 과정에서 같은 그룹 내 데이터 오브젝트 끼리 유사도는 증가 다른 그룹에 있는 데이터 오브젝트와의 유사도는 감소. - 최초에는 무작위 k개의 중심 1)데이터를 선정하고, 해당 데이터로부터 각 2)데이터의 거리(유클리디언, 맨하탄 등)을 계산한다. 그 거리의 평균이 작은 곳으로 3)중심점을 변경하고, 4)다시 거리를 계산하는 것을 반복하여 최적의 군집을 찾을 수 있다. (유클리디언.. 2016. 11. 16. 이전 1 다음 728x90
