K-Means1 [클러스터링 - 1] K-평균 클러스터링이란? K-평균은 데이터 클러스터링을 하도록 도와주는 알고리즘으로 데이터 집합에서 클러스터를 알아내기에 유용하다. 이게 무슨 말이야? 아래 그림을 보면 명확해진다. 이렇게 데이터들을 클러스터링해주는 것이다. 즉, 위 그림에서는 총 3개의 클러스터가 있다고 할 수 있다. 그렇다면 K-평균 알고리즘은 어떻게 동작하는 걸까? Step 1.클러스터의 수 K를 정한다. (최적의 클러스터 수를 정하는 것은 뒤에서) Step 2. 클러스터의 중앙이 될 랜덤한 점을 K개 선택한다. 데이터와 상관 없는 점이어도 된다. Step 3. 각 데이터들을 클러스터의 중앙들 중 가까운 곳에 분류해준다. (여기서는 유클리드 거리를 썼지만, 다른 종류의 거리가 될 수도 있다) Step 4. 클러스터의 중앙을 각 데이터 클러스터의 가운데로 .. 2022. 5. 1. 이전 1 다음 728x90
