K-평균 알고리즘: 두 판 사이의 차이
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'''k-평균 알고리즘'''({{lang|en|K-means clustering algorithm}})은 주어진 [[데이터]]를 k개의 [[클러스터]]로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 [[분산]]을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 [[자율 학습 (기계 학습)|자율 학습]]의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 이 알고리즘은 [[EM 알고리즘]]을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다.
== 도입 ==
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