728x90 반응형 representative1 [CS246] CURE Algorithm: Extension of k-means to clusters of arbitrary shapes Motivationk-mean과 BFR 알고리즘은 convex하거나 fixed-axis와 같은 클러스터 shape에 여러 가정이 있었다.CURE 알고리즘은 이러한 cluster shape에 어떠한 가정을 하지 않고 유클리드 거리만을 가정한다. 데이터가 정규분포일 필요도 없고, 고정된 축일 필요도 없다. 따라서 centroid 개념도 필요하지 않다. 대신에, collection of representative points가 클러스터의 표현을 나타낸다.클러스터 개수는 $k$개라고 가정한다. CURE는 Clustering Using REpresentatives의 앞글자를 따온 것이고, 원래 논문의 제목은 "CURE: An Efficient Clustering Algorithm for Large Databas.. 2023. 10. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형
