K-means 군집화 하기
K-평균(K-means)은 비지도 학습의 대표적인 군집화 알고리즘으로, 주어진 데이터를 K개의 군집으로 나누는 방법입니다. 이 기법은 데이터 포인트 간의 거리를 최소화하는 방식으로 군집을 구성하여, 유사한 데이터끼리 그룹화합니다. K-평균은 초기 군집 중심을 설정한 후 반복적으로 데이터 포인트를 재분류하고 군집 중심을 업데이트하는 과정을 거칩니다. 이 알고리즘은 쉽고 직관적이어서 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 분석 및 패턴 인식에 매우 유용합니다. K-평균의 원리를 이해하고 적용하면 비지도 학습의 기초를 확고히 할 수 있습니다.