공간상에 다수의 데이터 포인트가 분포할 때, 서로 간의 거리를 기반으로 밀집도가 높은 포인트들을 군집으로 판별하는 작업입니다.
계층적 군집화(Hierarchical Clustering)과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 두 종류의 알고리즘으로 나누어 설명합니다.
- 포인트 간의 거리 계산 : DISTANCE_MEASURE 함수
- 계층 군집화 수행 : CLUSTER_TREE 함수
- 계층 군집화 결과 가시화 : DENDROGRAM 프로시저
- K-평균 군집 분석 : CLUST_WTS 함수 적용 후 CLUSTER 함수 사용
공간상에 다수의 데이터 포인트가 분포할 때, 서로 간의 거리를 기반으로 밀집도가 높은 포인트들을 군집으로 판별하는 작업입니다.
계층적 군집화(Hierarchical Clustering)과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 두 종류의 알고리즘으로 나누어 설명합니다.