K-Means

I. K-Means의 개요

가. K-Means(K 평균군집)의 정의

   - 두 개체 간의 비 유사성을 정량화하여 위에서 아래(Top-down)방식으로 K개의 군집을 형성하는 방법

나. K-Means 알고리즘의 특징

   - 반복적, 알고리즘 간단 및 대규모 적용 가능, 초기 부적절한 병합에 대한 회복

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II. K-Means 알고리즘의 원리 및 절차

가. K-Means 알고리즘의 원리

나. K-Means 알고리즘의 절차

절차	설명
1	- 군집의 수 K를 정의
2	- 초기 K개 군집의 중심(Centroids) 선택
3	- 각 관측 값들을 가장 가까운 중심의 군집에 할당
4	- 새로운 군집의 중심 계산
5	- 재정의 된 중심값 기준으로 다시 거리 기반의 군집 재분류
6	- 군집 경계가 변경되지 않을 때까지 반복