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문제 7 · k-평균 군집화 (뒤틀림 척도)

문제 7 [5점]

아래와 같은 데이터셋 Xk-평균 군집화를 적용하고자 한다. 군집 수는 k=2, 초기 프로토타입은 아래와 같다.

X={(0,0),(2,0),(0,2),(2,2),(10,10),(12,12)},μ1(0)=(0,0), μ2(0)=(10,10)

이 때, 1회 EM 업데이트를 진행한 후 뒤틀림 척도distortion measure 값을 계산하여 서술하고, 새로운 프로토타입을 구하시오.

풀이 및 해설

E 단계 (할당) — 각 점을 더 가까운 프로토타입에 배정한다. 앞의 네 점은 μ1(0)=(0,0)에, 뒤의 두 점은 μ2(0)=(10,10)에 가깝다.

C1={(0,0),(2,0),(0,2),(2,2)},C2={(10,10),(12,12)}

M 단계 (갱신) — 각 군집의 평균으로 프로토타입을 다시 계산한다.

 μ1=(1,1),μ2=(11,11) 

뒤틀림 척도J=nkrnkxnμk2을 새 프로토타입으로 계산한다.

J=[2+2+2+2]C1: (1,1)2+[2+2]C2: (11,11)2=12

각 점이 프로토타입과 두 좌표 모두 1씩 떨어져 있어 점당 제곱거리가 2이며, 총 6개 점이므로 J=12이다.

👉 실습(Python)에서 E·M 단계와 왜곡 계산

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