728x90 반응형 cluster3 [Community Detection] Girvan-Newman (GN) Algorithm Girvan-Newman: Divisive hierarchical clustering based on edge betweennessCommunity Detection우리는 그래프(네트워크)를 여러개의 모듈, 클러스터, 커뮤니티의 집합체로 생각한다.graph를 partitioning하여 micro-market을 찾을 수 있다. 소셜네트워크에서는 서로 겹치는(overlapping) social circle 혹은 circles of trust를 찾을 수 있다. 여기서는 undirected & unweighted network에서의 community detection에 알아보자. Edge betweenness해당 edge를 통과하는 최단거리의 개수 (Number of shortest paths passing t.. 2023. 11. 14. [CS246] BFR Algorithm: Extension of k-means to large data Motivationk-mean 알고리즘은 모든 데이터를 메모리에 올리고 클러스터링 알고리즘을 수행한다.그러나 현실세계의 데이터는 너무 커서(데이터베이스로 관리 등) 메인메모리에 올릴 수 없다.BFR 알고리즘을 매우 큰 데이터(disk-resident data sets)에 k-mean 클러스터링을 적용하는 알고리즘이다. BFR은 논문의 세 저자 Paul S. Bradley, Usama M. Fayyad, Cory A. Reina의 앞글자를 딴 것이다.(논문: Scaling Clustering Algorithms to Large Database)BFR OverviewAssume모든 클러스터는 axis-aligned ellipse이다. (그러나 각 axis마다 표준편차가 다른 것은 허용된다)Ideadata p.. 2023. 10. 1. [Clustering] Density-Based Methods, DBSCAN Basic Concept of Density-Based ClusteringMajor features임의의 모양에 대한 clustering이 가능 (arbitrary shape)noise 조절1번만 조회 (one scan)종료 조건으로 density parameter가 필요함density-based clustering으로 DBSCAN, OPTICS, DENCLUE, CLIQUE 등이 있고 DBSCAN에 대하여 알아보자. DBSCANDensity-Based Spatial Clustering of Applications with NoiseDBSCAN 알고리즘은 2014 KDD test of time award를 수상했다.arbitrary shaperobust to noisescales well to large.. 2023. 5. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형
