k-평균처음에 랜덤하게 클러스터 중심을 정하고클러스터를 만듦그다음 클러스터의 중심을 이동하고 다시 클러스터를 만드는 식으로 반복해서 최적의 클러스터를 구성하는 알고리즘 클러스터 중심k-평균 알고리즘이 만든 클러스터에 속한 샘플의 특성 평균값센트로이드라고도 부름가장 가까운 클래서터 중심을 샘플의 또 다른 특성으로 사용하거나 새로운 샘플에 대한 예측으로 활용 가능 엘보우 방법최적의 클러스터 개수를 정하는 방법 중 하나이너셔는 클러스터 중ㅇ심과 샘플 사이 거리의 제곱 합클러스터 개수에 따라 이너셔 감소가 꺾이는 지점이 적절한 클러스터 개수 k가 될 수 있음그래프 모양을 따 엘보우 방법이라 함 차원 축소원본 데이터의 특성을 적은 수의 새로운 특성으로 변환하는 비지도 학습의 한 종류차원 축소는 저장 공간을 줄이..