K-평균(means)클러스터링 알고리즘

이번 시간에는 K-평균 클러스터링 알고리즘에 대해 배워보겠습니다. K-평균 클러스터링은 데이터 분석 및 기계 학습에서 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나로, 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 데 매우 효과적입니다.

이 알고리즘은 주로 비지도 학습에서 사용되며, 데이터의 구조를 이해하는 데 도움을 줍니다. K-평균 클러스터링은 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 나누는 방법입니다.

각 클러스터는 중심점(centroid)이라고 불리는 하나의 대표 값을 가지며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심점에 할당됩니다. 이 과정은 클러스터의 경계를 정의하고 데이터를 분할하는 데 사용됩니다.

클러스터 수 K는 사용자가 미리 정의해야 하며, 데이터의 특성에 따라 적절한 K 값을 선택하는 것이 중요합니다. | K-평균 클러스터링 알고리즘 진행 순서 K-평균 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다 1.초기화 : K개의 클러스터 중심을 랜덤하게 선택합니다. 2.클러스터 할당 : 각 데이터...