문제5) K-means Clustering과 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)개념,구성요소, 장/단점 답) 1. 중심기반 군집화 K-평균 알고리즘(K-Means) 구분 공식 설명 개념 n개의 데이터를 K개의 군집으로 분류하기 위해 거리 기반으로 반복적으로 계산해 나가는Clustering 알고리즘 개념도 구성 요소 K 값 클러스팅하여 묶을 클러스터의 개수 Centroid 클러스터링을 할 중심 값 장점 짧은 계산 시간 간단한 알고리즘에 빠른 연산 가능 탐색적 방법 탐색적 방법을 사용하여 대용량 데이터에 적합 데이터 다양화 다양한 데이터의 적용 가능 가중치, 거리 정의 적절한 가중치와 거리의 정의가 필요 단점 초기 클러스터링..