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앙상블 HDBSCAN
앙상블 HDBSCAN은 다양한 하이퍼파라미터 설정 또는 데이터 서브샘플을 사용하여 HDBSCAN을 여러 번 실행하고, 그 결과로 생성된 파티션들을 결합하여 단일하고 안정적인 합의 클러스터링을 생성합니다. HDBSCAN은 최소 클러스터 크기 및 최소 샘플 파라미터에 민감하므로, 여러 번의 실행 결과를 통합하면 단일 구성에 대한 민감도를 크게 줄이고 노이즈가 많고 고차원 데이터에서 더 재현성 있는 클러스터 할당을 얻을 수 있습니다.
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출처
- McInnes, L., Healy, J., & Astels, S. (2017). hdbscan: Hierarchical density based clustering. Journal of Open Source Software, 2(11), 205. DOI: 10.21105/joss.00205 ↗
- Vega-Pons, S., & Ruiz-Shulcloper, J. (2011). A survey of clustering ensemble methods. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 25(03), 337–372. DOI: 10.1142/S0218001411008683 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-hdbscan
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