스택큐힙리스트

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 1이 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 ..