[클러스터링] K-MEANS(K-평균 군집)

1. K-MEANS란? 대표적인 분리형 군집화 알고리즘 가운데 하나이며, 각 군집은 하나의 중심(centroid)을 가지고 있다. 각 개체는 가장 가까운 중심에 할당되며, 같은 중심에 할당된 개체들이 모여 하나의 군집을 형성한다. 사용자가 사전에 군집 수(k)가 정해야 알고리즘을 실행할 수 있다. 2. 원리 K-means는 EM 알고리즘을 기반으로 작동합니다. EM알고리즘은 크게 Expectation 스텝과 Maximization 스텝으로 나뉘어져 있다. 군집 수 k를 2로 결정. 최초 군집의 중심(빨간색 점)을 랜덤 초기화합니다 모든 개체들(파란색 점)을 가장 가까운 중심에 군집(녹색 박스)으로 할당하며, 이것이 Expectation 스텝이다. 중심을 군집 경계에 맞게 이동하며, 이것이 Maximiza..

2022.04.19