K-mean: Difference between revisions

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== 절차 ==
* 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
 
== 거치 측정 ==
* 유클리디언 거리

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