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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={(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(8,8),(8,10)},μ1(0)=(1,1), 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) — 앞의 네 점은 μ1(0)=(1,1)에, 뒤의 두 점은 μ2(0)=(10,10)에 가깝다.

C1={(1,1),(1,3),(3,1),(3,3)},C2={(8,8),(8,10)}

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

 μ1=(2,2),μ2=(8,9) 

뒤틀림 척도 — 새 프로토타입으로 J=nkrnkxnμk2을 계산한다.

J=[2+2+2+2]C1: (2,2)2+[1+1]C2: (8,9)2=10

C1의 네 점은 각각 (2,2)에서 제곱거리 2, C2의 두 점은 (8,9)에서 제곱거리 1이므로 J=8+2=10이다.

👉 실습(Python)에서 E·M 단계와 왜곡 계산

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