K평균

[인공지능][개념] K-평균(K-means) 알고리즘과 군집화(Clustering) + 이너셔(Inertia) 이해하기

K-평균 (K-means) K-평균(K-means) 알고리즘은 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘이다. K-평균 알고리즘의 목적은 각 클러스터와의 거리 차이 분산을 최소화하여 데이터를 분류(Classification)하는 데에 있다. 클러스터(Cluster)라는 명칭이 생소하게 느껴질 수 있지만, 그룹이라는 단어같이 어떠한 요소들을 묶어놓은 단위체라는 뜻이며, 추가적으로 어떠한 요소들을 묶는 행위를 클러스터링(Clustering)이라고 부른다. K-평균 군집 알고리즘은 특정 데이터에서 평균값을 자동으로 찾아주는데, 이 평균값이 클러스터의 중심에 위치하기 때문에 클러스터 중심 또는 센트로이드(Centroid)라고도 부른다. 특히, 데이터 특징(feature)을 분석했을 때, 정답 역할을 하는 타겟(t..