이번 포스팅은 DBSCAN 클러스터링을 구현하는 내용이며, DBSCAN에 대해서 이해를 하고 싶을 경우 이전에 작성한 포스팅을 참고하면 좋을 것 같다. DBSCAN clustering 이해하기 DBSCAN의 개념 DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로, 한국말로 풀이하면 노이즈를 적용한 밀도 기반 공간 클러스터링이라고 해석할 수 있다. 한마디로 Density-Based.. needjarvis.tistory.com 본 포스팅에 있는 코드는 IBM의 코세라(coursera) 강의 내용과 사이킷런의 데모 페이지의 코드를 섞어서 만든 예제이다. DBSCAN 클러스터링 예제 라이브러리 import numpy as np fr..
DBSCAN의 개념 DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로, 한국말로 풀이하면 노이즈를 적용한 밀도 기반 공간 클러스터링이라고 해석할 수 있다. 한마디로 Density-Based 알고리즘이기 때문에, "밀도 기반"으로 클러스터링을 하게 된다는 의미이다. K-Means의 문제점 DBSCAN을 이해하기에 앞서, 대표적인 클러스터 알고리즘인 K-Means을 떠올려보자. K-Means은 이상치(outlier)가 있어도 이상치 값을 이해 할 수 없으며, 이상치가 심지어 K-Means를 자신의 주변으로 끌고 와서 centroid값을 바꿔버릴 수 있다. 이는 클러스터의 품질을 심하게 망칠 수 있는 critical risk이다...
