안녕, 세상!

(1) 확률적 클러스터링 K-means 기법은 데이터 점이 반드시 클러스터에 할당됩니다. 하지만 같은 클러스터로 분류된 데이터 내부에서 클러스터 중심 벡터로부터 가까운 데이터가 있고 먼 데이터가 있습니다. 이에 따라 특정 클러스터 중심벡터로 부터 먼 데이터의 경우 또 다른 클러스터의 데이터일 확률도 존재할 것입니다. 확률적 클러스터링은 입력 데이터에 대한 클러스터를 분류하되, 입력 데이터들의 각각에 대한 전체 클러스터의 종류에 속할 확률까지 고려한 클러스터링 기법입니다. 전체 클러스터에 대한 입력데이터의 클러스터 확률을 부담률(responsibility)이라고 하며 γ(감마)로 표기합니다. 부담률의 합은 1이어야 합니다. ex) [0.5, 0.3, 0.2] 입력 데이터에 대한 클러스터를 분류하는 행렬은 ..