k-평균++k-means 방법을 사용한 클러스터 분석: 이 방법은 초기 시드의 선택에 매우 민감하며, 이는 중요한 약점입니다. 표준 구현에서 선택은 데이터 세트의 정렬에 따라 달라집니다.
JMP에서 k-means++ 방법을 사용하여 클러스터 시드 초기화를 구현할 수 있다면 유용할 것이라고 생각합니다(Arthur, D.; Vassilvitskii, S. (2007). 'k-means++: 신중한 시딩의 장점'). 이를 통해 솔루션의 최적성과 클러스터 안정성이 크게 향상될 것입니다.
기본 데이터 분석 및 모델링Re: k-means++ - 상태가 다음으로 변경됨: 확인됨이 요청을 공유해 주셔서 감사합니다!
