- Clusteringex) k-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering - k-Means + 무작의 k개의 중심점(centroid)을 뽑은 다음, 그 centroid를 기준으로 얼마나 군집을 이루는가를 보는 것 + 모든 중심점에서 모든 데이터의 거리를 구하고, 가장 가까운 중심점으로 데이터들을 매핑한다 + 동일한 군집이라고 나온 구간에서 각각의 중심점을 다시 만들어낸다 + 계속 iteration을 반복하며 최적의 중심점을 찾게 된다 + k라는 군집개수를 정해줘야 함 - DBSCAN + epsilon(거리)과 최소 포인트 수 값(중심 포인트를 기준으로 몇 개의 포인트들을 가지고 있을지)을 설정 + 모든 포인트들을 다 보는데, 이 때 1번 조건을 만족한다면 Core point..
