Core Mechanism
K-Means는 어떻게 작동할까요?
중심점을 놓은 뒤 할당과 이동을 반복하는 것만으로 가까이 모여 있는 데이터가 저절로 묶입니다. 다만 어느 자리에서 출발했느냐에 따라 묶이는 모양이 달라져서, 같은 데이터라도 실행할 때마다 결과가 다를 수 있습니다.
대표(중심점) 뽑기
가지고 있는 데이터 중에서 그룹의 개수(k)만큼을 무작위로 골라, 그 자리에 초기 중심점(Centroid)을 놓습니다. 어느 점이 뽑히는지는 실행할 때마다 달라집니다.
가장 가까운 그룹에 할당
모든 데이터는 각 중심점과의 거리를 계산하여, 자신과 가장 가까이 있는 중심점의 그룹(클러스터)으로 소속을 정합니다.
대표(중심점) 자리 이동
그룹이 정해졌으면, 해당 그룹에 속한 데이터들의 정중앙(평균 위치)을 계산하여 중심점을 그 위치로 이동시킵니다.
* 더 이상 이동이 없을 때까지 1~2단계 반복
Interactive Simulator
K-Means 시뮬레이터
데이터를 만들고 중심점을 생성한 후, 알고리즘 실행 버튼을 통해 군집화 진행 과정을 단계별로 관찰해 보세요.
캔버스를 클릭하여 데이터를 생성하세요.
0단계중심점 준비
1단계그룹 할당
2단계중심점 이동
3단계수렴
자료
적당함
군집
3
확인 퀴즈
배운 내용을 확인해 봅시다.
Q1. K-Means 알고리즘에서 데이터 포인트가 자신이 속할 클러스터(그룹)를 결정하는 기준은 무엇인가요?
Q2. 알고리즘 시뮬레이터에서 「2단계(중심점 이동)」 과정을 거칠 때 중심점은 어떻게 이동하나요?