데이터 분석-K-Means, DBSCAN

지난번: 와인 데이터에 PCA 적용

->K-Means 적용

 

K-Means - Colaboratory (google.com)

Google Colaboratory Notebook

*inertia: 최적의 clustering 수 찾을 수 있음

*center 표시까지 시도해보려 했으나 오류가 생김

결과

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DBSCAN

-feature 간 거리를 기준으로 clustering

-밀도기반 clustering

-정규화가 필수! : StandardScaler 이용

-eps(default 0.5)는 반지름, min_samples(default 5)는 core point의 기준

 

DBSCAN1 - Colaboratory (google.com)

DBSCAN1

결