K 평균을 사용하여 클러스터 시뮬레이션 - 음수 값안녕,
K 평균 플랫폼에서 클러스터를 시뮬레이션할 때 변수 중 하나에 대해 음의 시뮬레이션 값이 나오는데, 실제적으로는 이 값은 양수일 수밖에 없습니다.
이 변수의 원래 분포를 살펴보면 정규 분포가 아니며 0으로 제한됩니다(따라서 로그 정규 분포와 같은 것이 잘 맞습니다).
클러스터 시뮬레이션에서 생성된 데이터가 긍정적인 결과를 유지하도록 보장할 방법이 있나요?
감사합니다.
알리시아
예측 모델링 및 머신 러닝Re: K 평균을 사용한 클러스터 시뮬레이션 - 음수 값안녕하세요 @앨리시아_500 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
클러스터링은 목적, 데이터 유형, 클러스터링을 만드는 기준(분포 기반, 점 밀도 기반, 점 간의 계층 구조/링크 기반 등)에 따라 다양한 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다.
여기에서 데이터 유형에 따라 사용 가능한 알고리즘을 확인할 수 있습니다: 클러스터링 관찰 플랫폼 개요
다양한 알고리즘을 사용하는 방법에 대한 자세한 정보가 필요하면 이 비디오를 시청할 수 있습니다: 클러스터링 | JMP
@첼시-팔렛 가 클러스터링 방법 간의 차이점을 설명하는 매우 훌륭한 블로그도 있습니다: 비지도 학습을 위한 클러스터링 방법(jmp.com)
사용 사례와 관련하여 제공된 정보가 상대적으로 적고 일부 접근 방식을 테스트할 데이터가 없기 때문에 K-Means가 가장 적합한 클러스터링 기술이 아닐 수 있다고 생각합니다. 다른 "분포"를 가진 다른 분포에 직면하고 있기 때문입니다. K-Means는 분포에 차이가 없다고 가정하기 때문에 구형 클러스터를 만듭니다.
분포와 특성의 분산 차이에 영향을 받는 정규 혼합을 사용하거나, 클러스터링을 위해 어떤 분포도 가정하지 않는 계층적 클러스터를 사용해 볼 수 있습니다.
당신의 상황을 이해했기를 바랍니다.
Re: K 평균을 사용한 클러스터 시뮬레이션 - 음수 값빅터 님, 답변 감사합니다. 정말 큰 도움이 됩니다!
