9-2. 군집(Clustering) - K평균 클러스터링(2)

K-mean 클러스터링 과정 K-mean 클러스터 알고리즘은 다음과 같다. 1. 센트로이드를 랜덤하게 초기화한다. 2. 센트로이드를 중심으로 샘플에 레이블을 할당한다. 3. 센트로이드를 업데이트한다. 4. 샘플에 레이블을 할당한다. 위 과정을 반복하여 가장 최적의 센트로이드를 추출한다. 이너셔(Inertia), 엘보우(Elbow) 출처 : https://www.kdnuggets.com/2019/08/introduction-image-segmentation-k-means-clustering.html K-mean 클러스터링의 성능 지표를 이너셔(Inertia)라고 한다. 이너셔는 각 샘플과 가장 가까운 센트로이드 사이의 평균 제곱 거리를 측정한 수치이다. 이전 장에서는 클러스터 수를 5개로 지정해줬는데, 그..

2021.05.20