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군집 분석

• 계층적 군집화
  중첩된 군집 세트 생성
  
• k-평균 군집화와 k-중앙개체 군집화
  평균 또는 중앙개체 거리를 최소화하여 군집화, 마할라노비스 거리 계산
  
• 잡음이있는응용사례의밀도기반공간군집화
  DBSCAN 알고리즘을 사용하여 군집 및 이상값 찾기
  
• 스펙트럼 군집화
  그래프 기반 알고리즘을 사용하여 군집 찾기
  
• 가우스 혼합 모델
  기대값 최대화 알고리즘을 사용하여 가우스 혼합 모델을 기준으로 군집화
  
• 최근접이웃
  완전 탐색 또는 Kd-트리 탐색을 사용하여 최근접이웃 찾기
  
• 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)
  데이터 생성을 위한 마르코프 모델
  
• 군집 시각화와 군집 평가
  데이터에 대한 군집을 플로팅하고 최적의 군집 개수 평가
  

추천 예제

군집 분석

이 예제에서는 Statistics and Machine Learning Toolbox™에서 군집 분석을 사용하여 관측값 또는 객체의 유사성과 비유사성을 검토하는 방법을 보여줍니다. 데이터는 대개 기본적으로 관측값의 그룹(또는 군집)에 속하며, 동일한 군집에 속하는 객체의 특성은 유사하고 서로 다른 군집에 속하는 객체의 특성은 서로 다릅니다.

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