without haste but without rest

0. 개요 - dbscan은 k-means 보다는 connectiviy 하고 - spectral 보다는 compactness 하다. 1. dbscan - 코어 데이터에서 반지름인 epsilon 을 기준으로 해당 원 안에 들어오는 데이터들을 군집으로 묶어 나간다. - 묶인 데이터가 가장 바깥에 위치하면 해당 데이터는 border 데이터, 어디에도 속하지 않는다면 noise 데이터 - moons 데이터와 같은 데이터에서 좋은 성능을 보인다. -> 클러스터 개수가 적은 데이터 - 클러스터 개수가 많은 데이터에서는 좋은 성능을 내지 못한다. - k-means는 moons 데이터에와 같은 자료형에서 좋은 성능을 못낸다. - 경우에 따라서 수치 범위를 보고 표준화를진행해주면 k-means 도 더 좋은 성능을 낼 수..