Deep.I

클러스터링은 사용되는 분야와 데이터 특징에 따라 정말 다양하게 응용되고 있습니다. 하지만, 기본적인 '군집'의 메커니즘은 모두 동일하기 때문에 논문에서 아이디어를 제안하면서 사용되는 데이터는 그림 1과 같이 2차원 데이터입니다. 이번 포스팅에서는 Application 단계 이전에 클러스터링 연습이나 구현 또는 제안하려는 기법의 평가를 위해 사용되는 2차원 데이터 몇 가지를 소개하겠습니다. 1. 데이터 다운로드 git clone https://github.com/DEEPI-LAB/clustering-dataset.git 데이터가 많다보니 정리가 어려워 깃허브에 올렸습니다. 링크를 통해서도 받으실 수 있습니다. github.com/DEEPI-LAB/clustering-dataset DEEPI-LAB/clus..

1967년 처음 제안된 K-Means 클러스터링 (K-평균 군집화)은 군집화 알고리즘의 시작을 알린 데이터 마이닝 기법입니다. 파티션을 분리하는 기법 (Partitioning) 으로 분류되는 K-means 는 사전에 부여된 클러스터의 개수와 개체 간의 거리를 기반으로 전체 클러스터의 중심과의 거리를 최소화 하며 군집을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 간단하게 K-Means 알고리즘을 살펴본 뒤, 매트랩에서 직접 알고리즘을 구현해보도록 하겠습니다. 1. K-Means 알고리즘의 목표 $n$ 개의 데이터를 가지는 $d$ 차원 데이터 집합 $X=(x_1,x_2,...,x_n)$가 있습니다. 쉽게 예를 들기 위해, $d=2$를 가지는 2차원 공간 데이터로 가정하게되면 그림 1과 같이 표현이 가능합니다. 데이터 집..