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비지도 2

DBSCAN(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)

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 2024.02.14

K-평균 알고리즘(K-Means Algorithm)

1. 정의 n개의 데이터를 K개의 군집으로 분류하기 위해 K로부터의 거리 기반(유클리드 거리)으로 반복적 계산하는 비지도 학습 알고리즘 2. 절차 및 K-NN (K-Nearest Neighbor) , K-means 비교 가. 절차 - 최유레단N 나. K-최 근접 알고리즘(K-Nearest Neighbor) , K-평균 알고리즘(K-means) 비교

정보관리기술사/AI 2024.02.07
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