Ming's blog

5. 분할 군집화 분석 1) K-means clustering K-menas clustering의 절차는 다음과 같은 형태입니다. 1. 무작위로 k개의 centroids를 선택 후, 각 데이터들을 거리가 가장 가까운 중심에 배정합니다. 2. 군집 안에 있는 모든 데이터의 평균을 구하고 이를 중심값으로 다시 재 설정합니다. 3. 데이터들을 자신과 가장 가까운 중심에 재 배정해줍니다. 4. 이러한 과정을 중심이 더 이상 변화하지 않을 때까지 반복합니다. 2) Paritioning around medoids(PAM) Paritioning around medoids(PAM) 방법 역시 k-means 와 비슷한 방법이지만 이 방법의 경우, 총비용을 계산하여 이 값이 작을 때에만 그룹의 medoid를 바꿔준다는 차..