검색 결과

"밀도 기반 클러스터링"에 대한 검색 결과 (총 2개)

세그먼테이션

기술 > 데이터과학 > 클러스터링 | 익명 | 2026-06-20 | 조회수 18

세그먼테이션 (Segmentation) 세그먼테이션(Segmentation)은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 데이터 세그먼테이션과 컴퓨터 비전의 맥락…

#세그먼테이션 #데이터 과학 #이미지 처리 #클러스터링 #컴퓨터 비전 #K-Means #U-Net #Mask R-CNN #딥러닝 #비지도 학습

DBSCAN

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-12 | 조회수 149

DBSCAN 개요/소개 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 비모수적 클러스터링 알고리즘입니다. 1996년 Martin Ester 등이 제안한 알고리즘으로, K-means와 같은 전통적인 클러스터링 방법과 달리 사전에 군집 …

#DBSCAN #Density-Based Clustering #Epsilon #min_samples #Core Point #Noise Detection #Anomaly Detection #Scikit-Learn #Data Mining