k-means Clustering 데이터를 k개의 그룹(cluster)으로 나누는 알고리즘 데이터를 k개의 그룹으로 나눠 각 군집의 중심(centroid)을 설정, 데이터를 가장 가까운 중심에 할당하는 방식으로 작동반복적으로 군집 중심을 업데이트하며 최적의 클러스터를 찾아감 알고리즘의 단계초기화 : k개의 군집 중심(centroid)을 무작위로 설정할당 단계 : 각 데이터를 가장 가까운 군집 중심에 할당업데이트 단계 : 군집 중심을 해당 군집에 속한 데이터 포인트들의 평균으로 업데이트반복 : 군집 중심이 변하지 않을 때까지 2~3단계를 반복 거리 측정 방법 유클리드 거리(Euclidean Distance) i=1n (pi - qi)2">d(p, q) = √∑i=1n (pi - qi)2 p, q은 각각..
