: 훈련집합이 주어지면 조건을 만족하는 군집집합을 찾아내는 작업 더보기 조건 1. 모든 군집이 하나 이상의 샘플을 가지도록 함 2,3. 모든 샘플이 단 하나의 군집에 속하도록 함 - 경성 군집화 hard clustering -> 한 샘플이 하나의 군집에 속하도록 강제하는 방식 - 연성 군집화 soft clustering -> 샘플마다 군집에 속하는 정도를 다르게 함 - 군집의 개수를 부류의 개수로 간주하는 경우 군집화를 class discovery부류발견 작업이라고 함 -> 부류 발견은 주관성 개입 가능 --> 응용 상황에 따라 k와 군집화 알고리즘이 지닌 하이퍼 매개변수를 적절히 조절해서 합리적인 결과 얻어야 함 1. k-means algorithm (+) 단순하고 성능 좋은 인기 군집화 알고리즘 (-..