K-평균앞선 이미지의 분류에서는 300개의 데이터에서 100개 단위로 동일한 종류의 과일이 나열돼있어 분류 시 위치를 알고 선택했었다. 하지만 진정한 비지도 학습이라면 무작위의 데이터에서 이미지를 분류할 수 있어야 할 것이다. 이럴 때 사용하는 방법이 K-평균이다. 앞서 동일한 특징을 가진 데이터의 집합을 군집(클러스터)라고 했었는데 이 군집의 평균을 내어 중심을 찾고 이를 기반으로 이미지를 분류한다. K-평균 알고리즘의 동작은 아래와 같다.k-평균 알고리즘 동작방식무작위로 k개의 클러스텉 중심을 정함각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터 중심을 변경클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 작동 후 2번으로 돌아간다말로만 설명한다면 ..
