k-means clustering

k-평균 군집(k-means clustering) k-평균 군집의 절차(알고리즘) 군집의 수만큼(k개) 초기값을 지정 각 개체를 가까운 초기값에 할당하여 군집을 형성 각 군집의 평균을 재계산하여 초기값을 갱신 갱신된 값에 대해 위의 할당 과정을 반복하여 k개의 최종 군집을 형성 k-평균 군집에서 군집의 수(k)는 미리 정해주어야 함 k-개의 초기 중심값은 임의로 선택, 자료값 중 무작위 선택 초기 중심점들은 서로 멀리 떨어져 있는 것이 바람직 초기값에 따라 군집 결과가 크게 달라질 수 있음 k-평균 군집은 군집의 매 단계마다 군집 중심으로부터 오차 제곱합을 최소화하는 방향으로 군집을 형성해나 가는(부분 최적화 수행하는) “탐욕적 알고리즘”으로 간주될 수 있으며, 안정된 군집은 보장하나 전체적으로 최적이라..