k-means 알고리즘
입력값
- k: 클러스터 수
- D: n 개의 데이터 오브젝트를 포함하는 집합
출력값: k 개의 클러스터
알고리즘
1.데이터 오브젝트 집합 D에서 k 개의 데이터 오브젝트를 임의로 추출하고, 이 데이터 오브젝트들을 각 클러스터의 중심 (centroid) 으로 설정한다. (초기값 설정)
2.집합 D의 각 데이터 오브젝트들에 대해 k 개의 클러스터 중심 오브젝트와의 거리를 각각 구하고, 각 데이터 오브젝트가 어느 중심점 (centroid) 와 가장 유사도가 높은지 알아낸다. 그리고 그렇게 찾아낸 중심점으로 각 데이터 오브젝트들을 할당한다
3.클러스터의 중심점을 다시 계산한다. 즉, 2에서 재할당된 클러스터들을 기준으로 중심점을 다시 계산한다.
4.각 데이터 오브젝트의 소속 클러스터가 바뀌지 않을 때까지 2, 3 과정을 반복한다
문제풀이
