K-평균 알고리즘을 사용한 비지도 클러스터링

K-평균 클러스터링은 데이터 세트를 k개의 클러스터로 나누어 각 클러스터가 유사한 데이터 포인트를 포함함으로써 높은 클러스터 내 유사성과 클러스터 간 유사성을 달성하는 일반적으로 사용되는 비지도 클러스터링 알고리즘입니다. 이 기사에서는 비지도 클러스터링에 K-평균을 사용하는 방법을 소개합니다.

1. K-평균 클러스터링의 기본 원리

K-평균 클러스터링은 일반적으로 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 기본 원칙은 각 데이터 포인트가 하나에 속하도록 데이터 포인트를 k개의 클러스터로 나누는 것입니다. 클러스터 내 데이터 포인트의 유사성은 가능한 한 높고, 서로 다른 클러스터 간의 유사성은 가능한 한 낮습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다:

1. 초기화: k개의 데이터 포인트를 클러스터 중심으로 무작위로 선택합니다.

2. 할당: 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 센터가 있는 클러스터에 할당합니다.

3. 업데이트: 각 클러스터의 클러스터 중심을 다시 계산합니다.

4. 클러스터가 더 이상 변경되지 않거나 미리 결정된 반복 횟수에 도달할 때까지 2단계와 3단계를 반복합니다.

K-평균 군집화의 목표는 각 군집의 데이터 포인트와 군집 중심 사이의 거리의 합을 최소화하는 것입니다. 이 거리는 "군집 내 제곱 오차 합(SSE)"이라고도 합니다. )". SSE 값이 더 이상 감소하지 않거나 미리 결정된 반복 횟수에 도달하면 알고리즘은 반복을 중지합니다.

2. K-평균 클러스터링 구현 단계

K-평균 클러스터링 알고리즘의 구현 단계는 다음과 같습니다.

1 k개 클러스터 중심 선택: 데이터 세트에서 k개의 데이터 포인트를 무작위로 선택합니다. 클러스터 센터로.

2. 거리 계산: 각 데이터 포인트와 k개 군집 중심 사이의 거리를 계산하고 군집 중심이 가장 가까운 군집을 선택합니다.

3. 군집 중심 업데이트: 각 군집에 대한 군집 중심을 다시 계산합니다. 즉, 군집에 있는 모든 데이터 포인트의 평균 좌표가 새 군집 중심으로 사용됩니다.

4. 미리 결정된 반복 횟수에 도달하거나 클러스터가 더 이상 변경되지 않을 때까지 2단계와 3단계를 반복합니다.

5. 클러스터링 결과 출력: 데이터 세트의 각 데이터 포인트를 최종 클러스터에 할당하고 클러스터링 결과를 출력합니다.

K-평균 군집화 알고리즘을 구현할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.

1 군집 중심의 초기화: 군집 중심의 선택은 군집 효과에 큰 영향을 미칩니다. 일반적으로 k개의 데이터 포인트를 클러스터 중심으로 무작위로 선택할 수 있습니다.

2. 거리 계산 방법 선택: 일반적으로 사용되는 거리 계산 방법에는 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 코사인 유사성 등이 있습니다. 다양한 거리 계산 방법은 다양한 유형의 데이터에 적합합니다.

3. 클러스터 k 수 선택: 클러스터 k 수 선택은 종종 주관적인 문제이며 특정 적용 시나리오에 따라 선택해야 합니다. 일반적으로 최적의 클러스터 수는 엘보우법, 실루엣계수 등의 방법을 통해 결정될 수 있다.

3. K-평균 클러스터링의 장점과 단점

K-평균 클러스터링의 장점은 다음과 같습니다.

1. 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.

2. 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

3. 데이터 분포가 비교적 균일할 때 클러스터링 효과가 더 좋습니다.

K-평균 클러스터링의 단점은 다음과 같습니다.

1 클러스터 중심의 초기화에 상대적으로 민감하며 로컬 최적 솔루션으로 수렴할 수 있습니다.

2. 비정상 포인트 처리가 충분히 효과적이지 않습니다.

3. 데이터 분포가 고르지 않거나 노이즈가 있는 경우 클러스터링 효과가 좋지 않을 수 있습니다.

4. K-평균 클러스터링의 개선된 방법

K-평균 클러스터링의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 다음을 포함하여 여러 가지 개선된 방법을 제안했습니다.

1.K-Medoids 클러스터링: 변경 클러스터 내 데이터 포인트에서 대표 포인트(medoid)까지의 클러스터 중심은 이상값과 노이즈를 더 잘 처리할 수 있습니다.

2. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘: DBSCAN, OPTICS 등과 같은 다양한 밀도의 클러스터를 더 잘 처리할 수 있습니다.

3. 스펙트럼 클러스터링: 데이터 포인트를 그래프의 노드로 처리하고, 유사성을 간선 가중치로 간주하고, 볼록하지 않은 클러스터와 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있는 그래프의 스펙트럼 분해를 통해 클러스터링을 구현합니다.

4. 계층적 클러스터링: 데이터 포인트를 트리의 노드로 취급하고 클러스터를 지속적으로 병합하거나 분할하여 클러스터링을 구현하여 클러스터의 계층 구조를 얻습니다.

5. 퍼지 클러스터링: 데이터 포인트를 서로 다른 클러스터에 할당합니다. 각 데이터 포인트에는 각 클러스터에 대한 소속 등급이 있어 데이터 포인트의 불확실성이 큰 상황을 처리할 수 있습니다.

간단히 말하면, K-평균 군집화는 간단하고 효과적인 비지도 군집화 알고리즘이지만 실제 적용에서는 그 한계에 주의해야 하며 다른 개선 방법을 결합하여 군집화 효과를 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 K-평균 알고리즘을 사용한 비지도 클러스터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!