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나는 그들이 선택한 디지털 카메라의 기능을 기반으로 128 명의 응답자의 이진 데이터를 가지고 있습니다. 여기서 '1'은 지형지 물의 선택을 나타내고 '0'은 지양되지 않은 지형지 물을 나타냅니다. 92 개의 제품 기능이 행에 있고 응답자가 행에 있습니다. 각 응답자는 92 가지 기능 중에서 20 가지 기능을 정확하게 선택했습니다. 내가 선택한 기능을 기반으로 다른 사용자 그룹의 클러스터를 만들고 싶습니다. 이 binaray 데이터에 대해 퍼지 클러스터링 및 hierarichal과 같은 클러스터링 알고리즘을 시도했지만 좋은 결과를 얻지 못했고 클러스터 생성이 매우 어려웠습니다. 이제 저는 응답자와 데이터에 주사위 계수 유사 매트릭스를 적용했습니다. 기본적으로 다른 모든 응답자와 각 응답자의 유사성 점수를 제공합니다. 좋은 클러스터를 얻기 위해이 유사 매트릭스에 클러스터링 기법을 적용 할 수 있습니까? 또한이 사용자 유사도 행렬에 적용 할 수있는 클러스터링 기술을 사용할 수 있으므로 사용자의 유사성 점수를 기반으로 사용자 클러스터를 식별 할 수 있습니다. 모든 제안 및 의견은 정말로 감사 할 것입니다.유사성 매트릭스에 대한 클러스터링 기술