밀도기반 클러스터링 썸네일형 리스트형 [NLP] hdbscan으로 키워드 클러스터링하기 클러스터링은 데이터 내에서 패턴과 관계를 식별하기 위한 강력한 기술입니다. 유사한 데이터 포인트를 유사성에 따라 클러스터로 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 이번 글에서는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘인 HDBSCAN을 사용하여 검색어 데이터를 클러스터링하는 방법에 중점을 둘 것입니다. 밀도 기반 클러스터링 계층적 클러스터링, k-means 및 밀도 기반 클러스터링을 포함하여 다양한 클러스터링 모델을 사용할 수 있습니다. 키워드 클러스터링의 경우 노이즈 및 이상값을 잘 처리할 수 있는 밀도 기반 클러스터링이 가장 적합한 선택입니다.이 알고리즘의 주요 장점은 k-means와는 달리 클러스터의 개수를 미리 지정할 필요가 없다는 점입니다. 클러스터의 정의 그렇다면 어디서부터 어디까지를 하나의 군집으로 봐야할까요?.. 더보기 이전 1 다음
