K평균 군집화에 대하여

K평균 군집화에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 K-평균 군집화(K-Means Clustering)에 대해 알아보겠습니다.

K-평균 군집화는 데이터를 유사한 특성을 가진 K개의 군집으로 그룹화하는 알고리즘으로, 비지도 학습의 한 유형입니다.

아래에서 K-평균 군집화에 대해 설명하겠습니다.

먼저 K개의 군집 중심을 임의로 선택하거나 랜덤하게 배정합니다.

각 데이터를 가장 가까운 군집 중심에 할당합니다.

각 군집의 중심을 해당 군집에 속한 데이터 포인트들의 평균 위치로 업데이트합니다.

할당과 업데이트 단계를 군집 중심이 변화하지 않을 때까지 반복합니다.

K-평균은 거리 기반 군집화 방법으로, 각 데이터 포인트와 군집 중심 사이의 거리를 이용하여 군집화를 수행합니다.

K-평균은 군집의 개수 K를 사용자가 지정해주어야 합니다. 적절한 K값을 선택하는 것이 중요합니다.

고객들을 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누어 각 그룹에 맞는 마케팅 전략을 수립하는 데 사용됩니다.

군집 중심으로부터 거리가 먼 데이터는 이상치일 가능성이 있으며, 이를 탐지하는 데 사용될 수 있습니다.

이상치가 군집 중심의 위치를 왜곡시킬 수 있으므로, 이에 대한 대응이 필요합니다.

초기 군집 중심의 선택에 따라 수렴하는 속도와 결과가 달라질 수 있으므로, 초기화 방법에 주의해야 합니다.

K-평균 군집화는 간단하면서도 효과적인 군집화 알고리즘으로, 데이터의 특성을 파악하고 유의미한 그룹으로 분류하는 데 활용됩니다.

감사합니다!