더보기 목차 01 K-Means algorithm k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. (https://ko.wikipedia.org/wiki/K-평균_알고리즘) Algorithm K개의 임의의 중심값을 고른다. (보통 데이터 샘플 중의 하나를 선택) 각 데이터마다 중심값까지의 거리를 계산하여 가까운 중심값의 클러스터에 할당한다. 각 클러스터에 속한 데이터들의 평균값으로 각 중심값을 이동시킨다. 데이터에 대한 클러스터 할당이 변하지 않을 때까..