DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링 심층 분석
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 1996년 Martin Ester 등이 제안한 대표적인 밀도 기반 군집화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 두 가지 핵심 인자, 즉 이웃 반경(\( \varepsilon \) 또는 eps)과 최소 샘플 수(MinPts)를 활용하여 데이터 내의 고밀도 영역을 식별합니다. 이를 통해 어떤 형태의 군집이라도 효과적으로 찾아낼 수 있 ...
7월 22일 04:53에 게시됨
노터시의 차량 집중 영역 분석
유버와 유사한 플랫폼에서 시간대별 지역별 주문 밀집도를 파악해 차량 배차 최적화를 수행해야 함
각 주문 데이터(Order)에는 출발지 위도(open_lat), 경도(open_lng) 정보가 포함됨
특정 시간대에 어떤 지역이 주문 요청이 높은지 파악해 시각화된 히트맵을 생성해야 함
초기 구현 시 위도 경도 기반 클러스터링을 고려함. 대표적인 클러스터링 알고리즘인 K-평균 알고리 ...
5월 26일 18:37에 게시됨