단어 뜻
- 각 데이터 요소를 자체 클러스터로 시작한 다음 유사성을 기반으로 병합하는 계층적 클러스터링 알고리즘 유형을 설명합니다. - 작은 것을 큰 그룹으로 결합하여 그룹이나 클러스터를 형성하는 과정을 말합니다. - 특성에 따라 유사한 개체를 그룹화하는 데이터 분석 방법에 대해 이야기합니다.
- 유사한 개체 또는 데이터 포인트를 특성에 따라 그룹화하는 프로세스를 나타냅니다. - 데이터의 패턴과 관계를 식별하기 위해 기계 학습 및 데이터 분석에 사용되는 기술을 설명합니다. - 정보나 사물을 범주나 그룹으로 구성하는 방법에 대해 이야기합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1두 단어 모두 유사한 개체 또는 데이터 요소를 그룹화하거나 분류하는 방법을 나타냅니다.
- 2둘 다 데이터 분석 및 기계 학습에 사용됩니다.
- 3둘 다 개체 또는 데이터 요소 간의 유사점과 차이점을 식별하는 것을 포함합니다.
- 4둘 다 데이터 내의 패턴과 관계를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1접근 방식: Agglomerative 클러스터링은 각 데이터 포인트를 자체 클러스터로 시작한 다음 유사성을 기반으로 병합하는 반면 clustering 다양한 알고리즘과 기술을 사용하여 데이터 포인트를 그룹화할 수 있습니다.
- 2계층 구조: Agglomerative 클러스터링은 클러스터의 계층 구조를 만드는 반면, clustering 계층 구조를 포함하거나 포함하지 않을 수 있습니다.
- 3유연성: Clustering는 데이터를 그룹화하는 다양한 방법을 나타낼 수 있는 보다 일반적인 용어인 반면, 클러스터링agglomerative 특히 계층적 접근 방식을 나타냅니다.
- 4복잡성: Agglomerative 클러스터링은 다른 클러스터링 방법보다 더 복잡하고 계산 집약적일 수 있습니다.
- 5적용: Agglomerative 클러스터링은 생물학, 사회 과학 및 이미지 분할에서 자주 사용되는 반면 clustering는 다양한 분야에서 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.
📌
이것만 기억하세요!
Agglomerative 및 clustering는 모두 특성에 따라 유사한 개체 또는 데이터 요소를 그룹화하는 방법입니다. 그러나 agglomerative 클러스터링은 특히 각 데이터 포인트를 자체 클러스터로 시작한 다음 유사성을 기반으로 병합하는 계층적 접근 방식을 나타냅니다. 대조적으로, clustering는 데이터 포인트를 그룹화하는 다양한 방법을 나타낼 수 있는 보다 일반적인 용어입니다.
