k-평균군집의 절차 도식도

 

 

k-평균군집의 절차 도식도

 

 

클러스터 각각은 센트로이드(centroid; '평균'이라고도 부르므로 'k-means'라는 이름이 붙었습니다), 즉 개체 간 거리를 측정했을 때 그 중심 지점이 있습니다.(ㅁ 표시)

클러스터는 센트로이드에서 가장 가까운 개체와의 거리를 반복 계산하며 정해집니다. 이것이 비지도 학습입니다. 알고리즘이 알아서 처리하고 결과를 보면, 개체가 더 이상 다른 센트로이드로 이동하지 않는 지점까지 반복하여 계산합니다. 더 이상 반복이 없으면 k-means 클러스터링은 끝이 납니다.

 

 

 

새로운 데이터가 들어오면 거리를 계산해서 기준선에 따라 새로운 데이터를 분류해 주게 됩니다.

회색 점과의 거리가 녹색점과의 거리보다 더 가까우므로 새로운 빨간점은 회색으로 묶어집니다.