안녕하세요! 반도의 흔한 고3 학생입니다!
제가 어떤 프로그램을 만들기 위해 눈 특징 2가지를 추적하는 알고리즘을 짰습니다.
화면에 "위에보세요" "가운데 보세요" "아래보세요" 라는 창이 시간 순으로 뜨면
그창이 뜨는 동안에 두가지 특징을 각각 다른 리스트 3개에 저장합니다. (그러므로 여기에선 클러스터가 3개 입니다.)
이 값들은 모두 int 형태로 저장됩니다. (물론 같은 값들이 여러번 저장될 수 있는 이산적 변량입니다.)
그럼 다음과 같이 점들이 3가지 점을 중심으로 분포하게 되는데요...
데이터 마이닝 이후 위, 가운데, 아래를 판별할 때
여기 3개의 점들 중 최빈값 3점을 구해서 대표값 3개를 만들고
이 3점과 어디가 가장 가까운지 비교하는걸 만들었습니다.
이런 알고리즘이 실제로 있는지 찾아보다가
위의 두 링크에 설명된 k-means 알고리즘과 비슷한 거 같아서 질문 드립니다.
k-means처럼 대표값 하나를 정해서 3 클러스터중 어느 하나에 속하는지를 비교하는건 같은데,
k-means처럼 직접적으로 영역을 나누진 않고, k개의 중앙값을 기준으로 한 거리비교로 단순하게 구분하는거는
k-mean에 포함되는 알고리즘 인가요, 아니면 부속적인 이름이 있나요??
답변해주시면 정말 감사드리겠습니다!
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