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앙상블 K-평균
앙상블 K-평균은 다양한 초기화, 랜덤 시드 또는 특징 부분집합 하에서 K-평균 군집화를 여러 번 실행한 후, 결과 파티션을 단일 합의 할당으로 집계합니다. 이 접근법은 K-평균의 잘 알려진 초기화 민감도를 줄이고 단일 실행보다 더 안정적이고 재현 가능한 군집을 생성합니다.
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출처
- Strehl, A. & Ghosh, J. (2002). Cluster ensembles — a knowledge reuse framework for combining multiple partitions. Journal of Machine Learning Research, 3, 583–617. link ↗
- Monti, S., Tamayo, P., Mesirov, J. & Golub, T. (2003). Consensus clustering: a resampling-based method for class discovery and visualization of gene expression microarray data. Machine Learning, 52, 91–118. DOI: 10.1023/A:1023949509487 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-means Clustering (Consensus Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-k-means
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