클러스터링 K-Means 직접구현

이번에는 K-Means를 직접 구현 해볼것이다. 우선 클러스터링에 대해서 간략하게 설명부터 해보자! 만약 위처럼 사과,배,바나나를 분류하는 문제를 구현해본다고 생각해보자. 이전에 배웠던 인공신경망을 활용할 수도 있겠지만 이번에는 클러스터링을 이용하여 군집을 나누어 볼 것이다. 어떠한 특성을 잘 집어낸다면 결국 사과,배,바나나들은 군집처럼 분류될 것이다. 이들의 군집의 중심점을 찾은 후, 근처에 있는것들을 한 군집을 분다면 우리는 분류를 할 수 있다. 클러스터링의 기본적인 프로세스는 아래와 같다. 즉 랜덤의 중심점을 설정한 후에, 가까운곳들을 해당 군집으로 묶어준다. 그이후 같은 군집내의 중심을 다시 중심점으로 잡은 후에 군집의 분류를 시켜준다. 이를 계속 반복하여 군집이 더이상 변하지 않을떄까지 한다면,..