데이터 한 그릇

DBSCAN 개요 DBSCAN 적용하기 DBSCAN 개요 만일 데이터 셋이 복잡한 기하학적 분포를 가지고 있다면 앞서 살펴봤던 K-MEAN, GMM으로는 효과적인 군집화를 하기 어렵다. DBSCAN 같은 경우에는 복잡한 기하학적 분포를 가지고 있는 데이터를 군집화할 때 효과적으로 군집화를 수행할 수 있다. DBSCAN을 구성하는 가장 중요한 두 가지 파라미터는 입실론(epsilon)으로 표기하는 주변 영역과 이 입실론 주변 영역에 포함되는 최소 데이터 개수이다. (입실론 영역, 영역 내 최소 데이터 개수) 데이터 세트 내의 데이터 포인트에 대해서 입실론 내 최소 데이터의 개수에 따라 다르게 정의내린다. 핵심 포인트(core point) : 입신론 주변 영역 내에 최소 데이터 개수 이상의 데이터를 가지고 ..