[클러스터링 - 2] K-평균 클러스터에서 최적의 K 정하기

 

WCSS는 K가 커질수록 적어진다.

하지만 어느 점에 가서 그 적어지는 차이가 크게 줄어드는데,

그래프로 표현하면 아래와 같다.

 

K가 3일 때, WCSS가 감소가 크게 줄어드는 걸 알 수 있다.

 

그래프의 모양이 팔과 팔꿈치와 비슷하다하여 Elbow Method라고 한다.

 

 

 

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직관적으로 이를 이해해보자.

점의 갯수가 50개일 때, K의 개수를 50개로 설정해보자.

그럼 점과 클러스터의 중심부 사이의 거리는 0이 되므로 WCSS는 0이 됨을 알 수 있다.

 

따라서 K가 증가하면, WCSS는 감소함을 직관적으로 이해할 수 있다.