Clustering - Hungrian Algorithm
Clustering 은 주어진 데이터를 정해진 수의 군집 수에 따라 비슷한 특성끼리 묶어주는 알고리즘으로 K-Means, DBSCAN, deep learning based clustering 등 모든 종류의 clustering 알고리즘은 훈련 후의 각 데이터 샘플 별 할당된 군집 번호를 출력합니다. 하지만 문제는 할당된 군집 번호가 훈련 시마다 매 번 다르고 각 데이터 별 라벨이 있을 경우 라벨 번호와 맞지 않는다는 것인데요, 이번 포스트에서는 clustering 이후의 군집 번호를 기준 (라벨)에 맞게 재정렬하는 Hungarian 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. 4개의 클래스를 가진 16개의 데이터가 [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3] 라벨을 가졌을 때, clusteri..
