1. 정의
- 특정 점을 기준으로 반경 x내에 n개 이상이 있을 경우, 하나의 군집으로 인식하는 밀도 기반의 무감독 알고리즘
- [군집 인식 방식] Core point를 기준으로 epsilon(중심점으로부터의 거리) 내의 점의 수가 기준 이상 인 경우
2. 특장점 및 구성요소
가. 특장점
- k-means처럼 미리 클러스터 수를 정하지 않아도 됨
- 밀도에 따라 클러스터 연결되므로 기하학적 모양의 군집도 발견 가능
- Noise Point를 통해 이상치 검출 가능
나. 구성요소 - 엡클 코보컨노
'정보관리기술사 > AI' 카테고리의 다른 글
자기 조직화 지도(Self Organizing Maps) (1) | 2024.02.14 |
---|---|
K-평균 알고리즘(K-Means Algorithm) (0) | 2024.02.07 |
데이터 레이블링 (0) | 2024.02.07 |
KNN(K-Nearest Neighbor/k-최근접 이웃 알고리즘) (0) | 2024.02.06 |
서포트 벡터 머신-SVM(Support Vector Machine) (0) | 2024.02.06 |