# K-means > 군집 중심점은 선택된 포인트의 평균 지점으로 이동하고, 다시 가까운 포인트를 선택 , 다시 중심점을 평균 지점으로 이동하는 과정을 반복하는 알고리즘입니다. 장점 : 알고리즘이 쉽고 간결하다. 단점 : 속성이 많을때 군집 정확도가 떨어진다. 군집의 개수를 지정하기 어렵다. # 군집 평가 - 실루엣 분석(silhouette analysis) 각 군집의 거리가 얼마나 효율적으로 분리돼 있는지 나타낸다. 여기서 효율적이란 군집간 거리가 떨어져 있는 경우를 말한다. # 평균 이동 k-means와 유사하게 중심을 군집의 중심으로 지속적으로 움직이면서 군집화. 하지만 K-평균이 중심에 소속된 데이터의 평균 거리 중심으로 이동하는데 반해 , 평균이동은 데이터가 모여있는 밀도가 가장 높은 곳으로 이..