728x90 반응형 Hierarchical clustering2 [Clustering] BIRCH Algorithm Basic Concepts of BIRCHBIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies) Clustering Feature Tree(CF-Tree)를 점진적으로 증가시켜 데이터의 계층을 구성한다.(1) 데이터를 scan하여 CF tree를 구성한다.(2) arbitrary clustering 알고리즘을 이용하여 CF-tree의 leaf node를 cluster로 한다. Scales Linearlysingle scan만으로도 좋은 클러스터링이 가능하다.약간의 추가적인 scan으로 더 좋은 퀄리티 향상이 가능하다.전체적인 시간복잡도는 $O(n)$ 이다. Weaknessnumeric data만 적용할 수 있다.데이터 순서에 민감하다. .. 2023. 5. 23. [Clustering] Hierarchical Clustering (계층적 군집화) IntroductionHierarchical tree 형태로 nested cluster를 구성한다.Dendrogram으로 클러스터를 시각화한다.Clustering criteria로 주로 distance matrix를 이용한다. Strengths of Hierarchical Clustering클러스터가 몇 개인지 직접 가정할 필요가 없다. (k-means는 우리가 직접 $k$를 정해야했다)dendrogram에서 적정 수준에서 cutting을 하면 어떠한 클러스터 개수도 가능하다. 계층적 클러스터는 (아마도) 의미있는 분류체계와 대응될 것이다. (meaningful taxonomies)biological science에서 특히 유용하다. (animal kingdom, phylogeny reconstructi.. 2023. 5. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형
