k-평균 알고리즘 소개 k-평균 알고리즘은 처음에 랜덤하게 클러스터 중심을 정하고 클러스터를 만든다. 그다음 클러스터의 중심을 이동하고 다시 클러스터를 만드는 식으로 반복해서 최적의 클러스터를 구성하는 알고리즘이다. 클러스터 중심은 k-평균 알고리즘이 만든 클러스터에 속한 샘플의 특성 평균값이다. 센트로이드라고 부르며 가장 가까운 클러스터 중심을 샘플의 또 다른 특성으로 사용하거나 새로운 샘플에 대한 예측으로 활용할 수 있다. 알고리즘의 작동 방식은 아래와 같다. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복한다..
