K-means¶ 앞선 절에서는 사과, 파인애플, 바나나 사진임을 미리 알고 있었기에 과일의 평균을 구할 수 있었다. 그러나 실제 비지도 학습에서는 어떤 과일이 들어있는지 알지 못한다. 이런 경우 k-means clustering을 통해 알고리즘이 평균값을 자동으로 찾아준다. 이 평균값이 클러스터의 중심에 위치하기 때문에 클러스터 중심(cluster center) 또는 센트로이드(centroid)라고도 부른다. K-means 알고리즘 소개¶ k-means 알고리즘의 작동 방식은 다음과 같다. 무작위로 k개의 centroid를 잡는다. 각 샘플에서 가장 가까운 centroid를 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 centroid를 변경한다. centroid의 변화가 없을..
