K-means Clustering은 대표적인 비지도 학습(unsupervised learning) 군집화 알고리즘으로, 데이터를 K개의 군집(cluster)으로 나누는 방법1. 정의데이터를 미리 정한 군집 수(K)만큼 분할각 군집의 중심(centroid)을 기준으로 데이터들을 가장 가까운 군집에 할당“군집 내 응집도를 최소화, 군집 간 분리를 최대화” 하는 게 목표2. 동작 원리 (반복 알고리즘)군집 수 K를 지정임의로 K개의 중심점(centroid)을 선택각 데이터 → 가장 가까운 중심점에 할당각 군집의 평균 위치로 중심점 갱신중심점이 더 이상 크게 변하지 않을 때까지 3~4 반복☞ 결국, 군집의 중심이 안정될 때까지 반복 수렴하는 방식3. 비유“친구들이 여러 무리에 나뉘어 앉을 때, 각 무리의 ‘중심..