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K-mean

K-Means Clustering

절차

K-mean 과정.png

  • k 개수 선정 (분류를 원하는 만큼 임의 지정)
  • Centroid 배치
  • 각 값과 Centroid의 거리 기준, 값 분류
  • Centroid를 값의 중앙으로 이동
  • 각 값과 Centroid의 거리 기준, 값 다시 분류 - 반복
  • 값의 분류 변동이 없으면 종료

유형

  • Randomly Select Centroid
    • Centroid를 랜덤하게 지정
  • Manually Assign Centroid
    • Centroid의 초기값을 원하는 지점으로 선택
  • k-mean++
    • 첫 Centroid를 기준으로 가장 먼 위치에 Centroid 지정

거리 측정

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