728x90 반응형 k-평균군집화1 k-평균 군집화의 개념, 간략한 설명 영문으로는 K-means clustering algorithm이고 k-평균 군집화 또는 k-평균 알고리즘이라는 용어로 보통 소개됩니다. 주어진 데이터를 k개의 군집으로 묶는 과정인데, 각 클러스터의 분산을 최소화하는 방향으로 반복 수행하게 됩니다. 이러한 알고리즘을 사용하는 이유는 두서없이 주어진 데이터들을 라벨링 하기 위해서입니다. 즉 공통점과 차이점을 인식하여 분류한다는 의미입니다. 다음은 k-평균 군집화의 개념에 대한 간략한 설명입니다. k-평균 군집화는 입력된 데이터를 그룹으로 묶는 알고리즘의 하나이다. 쉽게 말해서 모아진 데이터에 라벨을 붙여 특정 그룹으로 분류하는 작업이라고 할 수 있다. k-평균 군집화는 벡터의 형태로 표현된 n개의 데이터에 대해 데이터가 위치한 군집의 중심과 데이터 사이의 .. 2023. 6. 14. 이전 1 다음 728x90 반응형
