이전 포스팅에서는 차원축소의 방법 중 하나인 다차원 척도법(MDS)을 연습했었다. 시각화 과정에서 k-평균 군집화(k-means clustering)를 시행했었는데, 이번 포스팅에서 이를 한번 다시 다뤄보도록 하겠다. 군집분석 방법에는 계층적 군집화와 비계층적 군집화 방법이 있다. k-평균 군집화 방법은 비계층적 군집화 방법이며, 계층을 두지 않고 유사도를 바탕으로 미리 정한 k개의 군집들 중 하나에 할당한다. k-평균 군집화는 다음과 같은 순서로 진행한다. 초기 군집의 수, k개를 사용자가 정한다. k의 초기 평균값은 랜덤으로 정해진다. 각 레코드는 중심이 가장 가까운 군집으로 할당된다. 군집의 중심점을 다시 계산하고, 3 단계를 반복한다. 더 이상의 변화가 없으면 중단한다. 이제 코드를 연습해보도록 ..
