목차1. K-Means 알고리즘2. K-Means 알고리즘 동작 과정3. K-Means 알고리즘 특징4. K-Means 알고리즘 예제 1. K-Means 알고리즘K-Means는 비지도 학습(Unsupervised Learning)에서 가장 대표적인 군집화(Clustering) 알고리즘이다.군집화란 정답(Label)이 없는 데이터들을 서로 비슷한 특성을 기준으로 그룹으로 묶는 방법을 의미한다. K-Means는 데이터 간의 유사성을 기준으로 데이터를 여러 개의 그룹(=클러스터)으로 나눈다.K-Means 알고리즘의 목표는 다음과 같다.데이터를 K개의 그룹으로 나누고, 각 데이터가 가장 가까운 그룹에 속하도록 만드는 것 여기서 K는 우리가 만들고 싶은 클러스터의 개수를 의미한다. 예를 들어, 다음과 같은 경우에..
