비계층적 군집방법 -1-

1. K-means 알고리즘 2. K-medoids 알고리즘 - PAM - CLARA - CLARANS - K-means-like 비계층적 군집분석(Nonhierarchichal clustering)은 군집의 수 K를 미리 정해두고 각 객체를 군집에 배정하는 방법이다. 분할 방법(Partitioning)이라고도 부른다. 다르게 보면 n 개의 객체를 K 개의 군집에 할당하는 최적화 문제로 볼 수도 있다. K-means 알고리즘, K-medoids 알고리즘, 퍼지 K-means 알고리즘, 모형 기반 군집 방법 4가지를 소개할 텐데, 이번 글에서는 앞의 2가지 알고리즘에 대해서만 설명하겠다. [K-means 알고리즘] 가장 익숙하면서, 가장 널리 사용되는 K-means 방법이다. K 개의 군집 중심 좌표를 고려하여 각 객체를 가장 가까운 군집에 배정하는 방식이다. 알고리즘은 아래와 같다. 일반적으로, 거리 산출 방법으로는 유클리드 거리를 활용한다. <단계 1> K 개의 개체 좌표를 초기 ...

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