비지도 클러스터링은 클러스터의 개수를 알지 못하는 경우입니다.

나는 3차원 벡터의 큰 세트를 가지고 있습니다. 유클리드 거리를 기반으로 이들을 군집화해야 합니다. 여기서 특정 클러스터 내에 있는 모든 벡터들은 서로의 유클리드 거리가 임계값 T보다 작아야 합니다.

몇 개의 클러스터가 존재하는지 알지 못합니다. 마지막에는 공간 내의 벡터 중 어떠한 클러스터에도 속하지 않는 개별 벡터가 존재할 수 있습니다. 그 이유는 해당 벡터의 유클리드 거리가 공간 내의 어떠한 벡터들과도 T보다 작지 않기 때문입니다.

여기서 사용해야 할 기존 알고리즘 / 접근 방식은 무엇인가요?

답변 1

이 접근 방식은 다른 군집과 유사성 기준, 즉 거리 임계값을 충족하지 못하는 경우에도 작은(단일 점) 군집을 허용한다는 것에 유의하십시오.

더 나은 성능을 발휘할 수 있는 다른 알고리즘도 있으며, 이는 많은 데이터 포인트가 있는 상황에서 관련성을 가질 것입니다. 다른 답변/댓글에서 제안하는 대로 DBSCAN 알고리즘에도 관심을 갖으실 수 있습니다:

• https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN


• http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html


• http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html#sklearn.cluster.DBSCAN

다양한 클러스터링 알고리즘에 대한 개요를 알아보려면 이 데모 페이지(파이썬의 scikit-learn 라이브러리)를 확인해보세요:

• http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html

그곳에서 복사한 이미지:

보시다시피 각 알고리즘은 클러스터의 수와 모양에 대한 가정이 필요합니다. 알고리즘에 의해 내재적으로 가정되거나 매개변수화로 명시적으로 지정되는 가정일 수 있습니다.

답변 2

비지도 클러스터링 및 알 수 없는 클러스터 개수에 대한 SEO 영향을 고려한 글입니다.
비지도 학습은 기계 학습 분야에서 중요한 개념 중 하나입니다. 특히, 비지도 클러스터링은 데이터를 자동으로 그룹으로 분류하는 기술입니다. 이러한 클러스터링은 상당히 유용하며, 예측하지 못한 패턴이나 특성을 발견하는 데 도움이 됩니다. 그러나 어려운 점 중 하나는 알 수 없는 클러스터의 개수입니다.
알 수 없는 클러스터 개수로 인해 클러스터링 분석이 어려워질 수 있습니다. 이는 데이터 집합의 복잡성에 따라 다양한 결과를 나타낼 수 있습니다. 그러나 이 문제를 해결하기 위해 우리는 몇 가지 알고리즘 및 방법을 사용할 수 있습니다.
먼저, 엘보우 방법은 클러스터 개수를 결정하는 데 도움이 되는 방법입니다. 이 방법은 클러스터 개수에 따라 내부 분산 및 총 분산 사이의 관계를 분석합니다. 그러나 이 방법은 최적의 클러스터 개수를 제공하지 못할 수 있으며, 설명력이 약할 수 있습니다.
또한, 실루엣 분석은 데이터 포인트가 속한 클러스터의 응집력과 다른 클러스터와의 분리력을 고려하여 클러스터링의 품질을 평가하는 방법입니다. 이 방법은 내부 응집력이 높고 외부 분리력이 높은 경우에 좋은 결과를 제공합니다. 따라서 이 방법은 클러스터 개수를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, DBSCAN (밀도 기반 공간 클러스터링)은 클러스터의 개수를 지정할 필요 없이 데이터 포인트 간의 밀도를 이용하여 클러스터를 형성합니다. 이 방법은 데이터 밀도의 변화로 인해 클러스터 개수를 자동으로 조정할 수 있습니다. 그러나 데이터의 밀도 차이가 큰 경우에는 결과가 좋지 않을 수 있습니다.
마지막으로, 병합 클러스터링은 거리 또는 유사도에 따라 가까운 데이터를 병합하여 클러스터를 형성하는 방법입니다. 클러스터 개수를 지정할 필요가 없으며, 클러스터링 결과를 시각적으로 확인하기도 쉽습니다. 그러나 이 방법은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
비지도 클러스터링은 알 수 없는 클러스터 개수로 인한 어려움이 있으나, 알고리즘 및 방법을 통해 이 문제를 극복할 수 있습니다. 엘보우 방법, 실루엣 분석, DBSCAN 및 병합 클러스터링은 이러한 어려움을 극복하기 위한 다양한 도구입니다. 이를 잘 활용하여 비지도 클러스터링을 수행하면 데이터의 숨겨진 특성이나 패턴을 발견할 수 있습니다.
결론적으로, 비지도 클러스터링은 기계 학습과 데이터 분석에 중요한 역할을 합니다. 알 수 없는 클러스터 개수로 인한 어려움이 있지만, 엘보우 방법, 실루엣 분석, DBSCAN 및 병합 클러스터링과 같은 다양한 방법을 사용하여 이 문제를 극복할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 비즈니스 환경에서 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.