Clustering Methods비지도 학습의 가장 기초적인 테스크로, label이 되어있지 않는 클래스를 나누는 역할, 유사도를 통해서 분류한다. * 기준에 따라 결과 값이 달라진다. 그중 대표적으로 k-means clustering이 있다. K-means Clustering 각각의 중앙값에 가까운것으로 분류를 한다. 장점: k-means clustering은 단순하고 빠르게 처리가 가능한 기법이다. 위의 식을 해석해보자면,1. Rnk는 0과 1로 나누어져있어서 k에 속하면 1 아니면 0을 반환한다.2. rnk의 옆은 중심값에 비해서 얼마나 떨어져있는 가를 나타낸다. 1번과 2번을 각각 번갈아 가면서 J를 최소화 하는 문제로 바뀌게 된다. 뮤(2번) 을 고정하고 rnk를 우선 찾는다...
