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본 글은 https://www.youtube.com/watch?v=9TR54u08IGU 강의를 수강하고 정리한 내용입니다. k-means clustering 단계 데이터 준비 클러스터 개수 정하기 센트로이드(centroid) 선택 ( 무작위 / 지정 / k-mean++) 가장 가까운 클러스터에 데이터 포인트 지정 그것들의 클러스트의 중심으로 센트로이드 이동시키기 4번과 5번 과정을 더 이상 클러스터의 이동이 없을 때 까지 반복 무작위로 센트로이드가 지정된 상황에서의 클러스터링 예시 파이썬 실습 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances='..