[Machine Learning]K-means 알고리즘

1. 군집의 개수 K를 정한다.

 

2. 데이터 중 랜덤으로 K개의 데이터를 뽑는다.

 

3. 모든 데이터를 대상으로 각 군집의 중심(앞서 뽑은 K개의 데이터)까지 가장 가까운 군집에 소속시킨다.

 

4. 분류된 군집의 데이터를 평균내어 새로운 중심을 설정한다.

 

5. 3~4과정을 반복한다.

 

          

<K-means알고리즘 적용 전>                                                              <K-means알고리즘 적용 결과>

 

 

 

Tensorflow로 구현한 소스코드 : https://github.com/JeonJeongMin/tensorflow-examples/blob/master/Machine%20Learning/K_means.ipynb