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일단 기본 루틴에 대해서 살펴봤었다... 1. centroid를 계산하고(초기는 랜덤 등..) 2. 모든 데이터에 대해서 최소 거리의 centroid로 할당하고 3. 2번에서 더이상 변하는 데이터가 없을 경우 종료 간단하다.. 중요한 것이 centroid를 구하는 것, 최소 거리의 centroid를 구하는 것 정도일 것이다. 또 중요한 점이 있다면 벡터 공간상에서 가능할 것이라는 것, 1d의 스칼라 값 뿐만 아니라 2d의 벡터 값에서도 클러스터링을 지원해줄 수 있도록 좀 범용적으로 활용할 수 있도록 하면 좋을 것이다. 따라서, 초기 입력을 float*의 데이터를 받고, 클래스 내부에서는 vector형으로 다루기로 하자. 필요한 변수는 k개의 클러스터 : m_nK centroid의 정보 : vector m..

Algorithm 2007. 12. 18. 17:23

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