08. [Clustering] Hierarchical Clustering

1. Hierarchical Clustering 이란?

• 데이터를 가까운 집단부터 순차적이며 계층적으로 군집화 하는 방식
• 클러스터 수는 사전에 설정하지 않아도 됨
• dendrogram을 그릴 수 있으며 만들어진 dendrogram에서 원하는 지점에서 cutting하여 군집 개수 설정 할 수 있음

 

 

 

2. 종류

    1) Agglomerative Clustering (상향식)

        : 각각의 데이터 포인터가 하나의 군집 → 병합

 

 

    2) Divisive Clustering (하향식)

        : 전체가 하나의 군집 → 영역을 분화

 

 

 

 

3. 거리 계산 방식

• single linkage : 군집 내 데이터 포인트 간의 거리 중 가장 짧은 거리 이용
• complete linkage : 군집 내 데이터 포인트 간의 거리 중 가장 긴 거리 이용
• Average linkage : 모든 거리의 평균 이용
• Centroid linkage : 먼저 centroid (중심점) 을 구한 뒤 centroid 사이의 거리 구함