계층적 클러스터링의 한계

Python으로 배우는 군집 분석

Shaumik Daityari

Business Analyst

계층적 클러스터링 속도 측정

  • timeit 모듈
  • .linkage() 메서드 속도 측정
  • 무작위로 생성한 점 사용
  • 반복 실행으로 추정
Python으로 배우는 군집 분석

timeit 모듈 사용

from scipy.cluster.hierarchy import linkage
import pandas as pd
import random, timeit

points = 100 df = pd.DataFrame({'x': random.sample(range(0, points), points), 'y': random.sample(range(0, points), points)})
%timeit linkage(df[['x', 'y']], method = 'ward', metric = 'euclidean')
1.02 ms ± 133 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
Python으로 배우는 군집 분석

`linkage` 메서드 실행 시간 비교

  • 데이터 포인트 증가 시 실행 시간 증가
  • 실행 시간은 제곱으로 증가
  • 대규모 데이터셋에는 비현실적

Python으로 배우는 군집 분석

다음: 실습

Python으로 배우는 군집 분석

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