[데이터 사이언스 스쿨] K-평균 군집화 clustering

○ K-평균 군집화 방법은 가장 단순하고 빠른 군집화 방법의 하나이다. 다음과 같은 목적함수 값이 최소화될 때까지 군집의 중심위치와 각 데이터가 소속될 군집를 반복해서 찾는다. 이 값을 관성(inertia)이라 한다.

 

○ K-평균 군집화란 명칭은 각 군집의 중심위치를 구할 때 해당 군집에 속하는 데이터의 평균(mean)값을 사용하는데서 유래하였다. 만약 평균 대신 중앙값(median)을 사용하면 K-중앙값(K-Median) 군집화라 한다.

 

 

dss_ml38_2_ k mean clustering k평균 군집화.ipynb

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