혼자공부하는 머신러닝+딥러닝 5주차 기본 미션

* K-평균 알고리즘

  1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정합니다.

  2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정합니다.

  3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경합니다.

  4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복합니다.

① 먼저 3개의 클러스터 중심(빨간 점)을 랜덤하게 지정합니다. 클러스터 중심에서 가장 가까운 샘플을 하나의 클러스터      로 묶습니다. 사과 1개+바나나 2개, 바나나 1개+파인애플 2개, 파인애플 1개+사과 2개

② 바나나가 2개인 클러스터는 바나나 쪽으로 중심이 이동, 사과 2개인 클러스터는 사과쪽.  파인애플이 2개인 클러스터      는 파인애플 쪽으로 중심이 이동됩니다.이동된 중심에 따라 다시 클러스터를 묶습니다. 다시 클러스터 중심을 계산         합니다.

③ 새로 계산된 클러스터 중심에 따라 클러스터를 묶습니다. ②번 그림과 같이 클러스터의 변동이 없으므로

     K-평균알고리즘을 종료합니다.