클러스터 분석의 유형은 무엇입니까?

군집 분석에는 다섯 가지 주요 유형이 있습니다. 계층적 군집화(거리 기반) 분할 군집화(k-평균, k-medoids, 퍼지 c-평균) 밀도 군집화(DBSCAN, OPTICS) 스펙트럼 군집화(Lapura 특성 맵) 기타 군집화 알고리즘(모델 기반, 신경망)

클러스터 분석 유형

클러스터 분석은 데이터 포인트를 비슷한 특성을 가진 카테고리로 그룹화하는 데 사용되는 비지도 기계 학습 기술입니다. 많은 클러스터링 알고리즘이 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다.

계층적 클러스터링

• 거리 기반: 유클리드 거리 또는 코사인 유사성과 같은 거리 측정법을 사용하여 데이터 포인트 간의 유사성을 확인합니다.
• 집합: 각 데이터 포인트에서 시작하여 원하는 클러스터 수에 도달할 때까지 가장 유사한 클러스터를 점차적으로 병합합니다.
• 분할: 모든 데이터 포인트를 포함하는 클러스터로 시작하여 원하는 클러스터 수에 도달할 때까지 점차적으로 분할합니다.

파티션 클러스터링

• k-평균: k개의 클러스터에 데이터 포인트를 할당하고, 각 클러스터의 중심은 클러스터에 있는 모든 데이터 포인트의 평균입니다.
• k-중심점: k개의 클러스터에 데이터 포인트를 할당하고, 각 클러스터의 중심은 클러스터에 있는 모든 데이터 포인트의 중심(중앙값)입니다.
• 퍼지 c-수단: 데이터 포인트가 퍼지 값(0~1)으로 표시되는 멤버십을 사용하여 여러 클러스터에 속하도록 허용합니다.

밀도 클러스터링

• DBSCAN: 데이터 포인트를 고밀도 영역으로 그룹화하고 이러한 영역은 저밀도 영역으로 구분됩니다.
• OPTICS: 각 데이터 포인트와 인접 항목의 밀도를 계산하여 데이터 포인트를 계층 구조로 구성합니다.

스펙트럼 클러스터링

• 그래프 기반: 데이터 포인트를 그래프의 노드로 표현하고 그래프 이론 기술을 사용하여 클러스터를 식별합니다.
• 라플라시안 고유맵: 데이터 점의 유사성 행렬을 사용하여 라플라시안 행렬을 구성한 다음 고유 분해를 수행하여 클러스터를 식별합니다.

기타 클러스터링 알고리즘

• 모델 기반: 가우스 혼합 모델과 같은 통계 모델을 사용하여 데이터를 클러스터링합니다.
• 신경망: 신경망 아키텍처를 사용하여 데이터 포인트 간의 유사성을 학습합니다.

위 내용은 클러스터 분석의 유형은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!