Density clustering1 Density clustering Density clustering은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하는 비지도 학습 기술입니다. 이 방법은 주어진 데이터 세트에서 비슷한 밀도를 가진 데이터 포인트를 같은 클러스터로 그룹화합니다. Density clustering은 데이터 내에서 밀도가 높은 지역을 찾고, 이 지역을 클러스터로 간주하며, 다른 밀도가 낮은 지역과 구분합니다. Density clustering의 주요 개념과 특징은 다음과 같습니다: 밀도 (Density): Density clustering은 주어진 데이터 공간에서 각 데이터 포인트 주변의 밀도를 측정합니다. 이것은 주변에 얼마나 많은 데이터 포인트가 있는지를 나타내며, 밀도가 높은 지역은 클러스터의 후보가 됩니다. 핵심 포인트 (Core Points): 밀.. 2023. 9. 8. 이전 1 다음