K-means Clustering 간.단.명.료

 

알고리즘 : 

1) 

cluster의 개수 k를 지정

k개의 초기 평균값 지정

 

2) 

선태한 k개의 cluster 중심과 개별 데이터 사이의 거리 계산

개별 데이터는 가장 가깝게 있는 cluster의 중심을 그 데이터가 소속되는 cluster로 할당

 

3)

클러스터에 속하게 된 데이터들의 평균값을 새로운 클러스터의 중심으로 둠

 

4)

2~3단계를 알고리즘이 수렴할 때까지 반복 (클러스터의 중심이 더이상 변하지 않을 때까지)

 

 

---

출처 : m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=samsjang&logNo=221016339218&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

[30편] k-means 클러스터링

이 글은 위 블로그를 참고하여 작성되었습니다.