K-means, DBSCAN 예제

대회에서 유전 알고리즘과 함께 주요하게 사용할 알고리즘인 K-means, DBSCAN에 대해 알아보고 예제를 통해 사용 방법을 익혀보도록 하자.

 

=> 참고 자료

클러스터링 #1 - KMeans

 

[Python] K-means clustering

 

 

* K-means 클러스터링 알고리즘

KMeans 클러스터링 알고리즘은 n개의 중심점을 찍은 후에, 이 중심점에서 각 점간의 거리의 합이 가장 최소화가 되는 중심점 n의 위치를 찾고, 이 중심점에서 가까운 점들을 중심점을 기준으로 묶는 클러스터링 알고리즘이다.

아래 그림을 보면 3개의 군집이 존재하는 것을 볼 수 있다. 각 군집별로 중심점이 찍혀 있는데, 이 중심점의 위치를 움직여 가면서 각 군집의 데이타와 중심점의 거리가 가장 작은 중심점을 찾는 것이다.

이 중심점은 결국 각 군집의 데이타의 평균값을 위치로 가지게 되는데, 이런 이유로 Means(평균) 값 알고리즘이라고 한다.