[비지도 학습]k 평균 군집화

비지도 학습으로

사전에 군집수(=k)가 정해져야 알고리즘이 실행되는 비지도 학습 머신러닝 알고리즘이다.

군집수는 하이퍼 파라미터로 인간이 정해야 하고 군집의 중심 위치는 보통 랜덤하게 설정한다.

 

k 평균 군집화는 아래의 2단계를 반복적으로 실행하며 비지도 학습을 한다.

   1. 모든 개체들을 군집 중심을 통해 할당

   2. 중심을 군집 경계에 맞게 새로 업데이트

 

k 평균 군집화의 단계

예를 들어 데이터들을 2개의 군집으로 나누고 싶다고 할때 k의 값을 2로 맞추고 처음엔 k의 위치를 랜덤하게 설정, 그 후 각 데이터가 군집의 중심으로 부터 가까운것들끼리 하나의 군집으로 묶이고 다 묶이고 나면 군집의 중심을 한 가운데로 재설정 한다.

 

그 후 다시 개체들을 군집의 중심으로 부터 가까운 것들끼리 묶고 다 묶고 나면 군집의 중심을 가운데로 재설정하는 것을 계속해서 반복한다.

 

이렇게 하여 군집의 중심의 위치가 더 이상 바뀌지 않거나 사람이 정한 횟수 만큼을 하고 나면 끝나는 형식이다.