군집 분석: 두 판 사이의 차이

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(새 문서: '''Cluster Analysis''' 군집내 객체간 유사성과 군집간 상이성(이질성)을 규명하 기 위해 관측치 또는 개체를 의미 있는 몇 개의 부분집단 으로...)
 
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군집내 객체간 유사성과 군집간 상이성(이질성)을 규명하 기 위해 관측치 또는 개체를 의미 있는 몇 개의 부분집단 으로 나누는 비지도 학습 기반의 분석기법
군집내 객체간 유사성과 군집간 상이성(이질성)을 규명하 기 위해 관측치 또는 개체를 의미 있는 몇 개의 부분집단 으로 나누는 비지도 학습 기반의 분석기법


== 같이 보기 ==
== 특징 ==
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!특징
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|탐색적 분석
|
* 주어진 자료의 사전정보 없이 의미 있는 자료구조 탐색
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* 거리가 정의된 다양한 형태의 데이터에 적용 가능
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* 물리적 거리가 가까운 항목들은 동일 집단으로 묶임
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* [[군집화]]
== 척도 ==
 
==== 거리 척도 ====
 
* 유클라디안 거리
* 맨하튼 거리
* 마할라노비스 거리
 
==== 유사도 척도 ====
 
* 코사인 유사도
* 자카드 유사도
 
==같이 보기==
 
*[[군집화]]

2021년 9월 3일 (금) 15:30 기준 최신판

Cluster Analysis

군집내 객체간 유사성과 군집간 상이성(이질성)을 규명하 기 위해 관측치 또는 개체를 의미 있는 몇 개의 부분집단 으로 나누는 비지도 학습 기반의 분석기법

특징[편집 | 원본 편집]

특징 설명
탐색적 분석
  • 주어진 자료의 사전정보 없이 의미 있는 자료구조 탐색
범용적 분석
  • 거리가 정의된 다양한 형태의 데이터에 적용 가능
유사도 기반
  • 물리적 거리가 가까운 항목들은 동일 집단으로 묶임

척도[편집 | 원본 편집]

거리 척도[편집 | 원본 편집]

  • 유클라디안 거리
  • 맨하튼 거리
  • 마할라노비스 거리

유사도 척도[편집 | 원본 편집]

  • 코사인 유사도
  • 자카드 유사도

같이 보기[편집 | 원본 편집]