Hierachical , DBscan Clustering

좀 더 크게 볼 수 있고 세세하게 볼 수 있는 것이 장점 

1.Process

2.

3.

 

* 데이터와 데이터 간의 거리구하고 군집과 데이터 간의 유사도 구하고 업데이트하고 반복

2.DBSCAN Clustering

* 군집의 수를 설정할 필요없이 데이터의 밀도 기반으로 군집을 알아서 형성하고 군집에 속하지 않으면

Outlier 취급 해버린다.

한 데이터를 중심으로 엡실론(E, 최소거리) 거리 이내의 데이터들을 한 군집으로 구성하고 군집은 민 포인트보다 많거나 같은 수로

데이터가 구성됨. 만약 민 포인트보다 적은 수의 데이터가  군집을 형성하면 노이즈나 이상치로 취급함