K-평균 군집화
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- K-Means Clustering
절차[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
- 유클리디언 거리
- K-최근접 이웃
