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혼공족 ML&DL

[혼공족 12기] 5주차(8/5-8/11)

K-MEANS 알고리즘 설명하기

지겹도록 학교 수업시간에 다루었던 내용이다. 회사 일 때문에 바쁘니 간단하게 정리하고 마무리하겠다.

 

K-means 군집 알고리즘은 평균값을 자동으로 찾아준다. 이 평균값이 클러스터의 중심에 위치하기 때문에 클러스터 중심 또는 센트로이드라고 부른다.

 

작동방식은 다음과 같다. 

1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다.

2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다.

3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다.

4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때 까지 2번으로 돌아가 반복한다.

 

k-평균 알고리즘의 단점 중 하나는 크러스터 개수를 사전에 지정해야한다는 것이다.

 

 

회사 일때문에 넘 피곤하다. 나중에 내용 보완하겠다.

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