클러스터링 중 가장 유명한 기법으로 분포되어있는 N-Dimensional data들을 계산할 수 있는 방법이다. 좌표 평면이라면 사람이라도 어느 정도 클러스터링이 가능하겠지만 이것의 진가는 N차원일 때 드러난다. 실제로 몇가지 입력으로 실험해봤다. 크게 5가지로 나누어서 실행했다. 더보기 1) Data loading cell 2) findClosestCentroids function cell 입력데이터 X (m x n) 와 K개의 중앙점 위치 c (K x n)가 주어졌을 때, 각 입력데이터가 몇번째 중앙점과 가장 가까운지 계산하여 idx 로 반환한다. 이때 idx는 m-dimensional vector이며 0에서 K-1 사이의 인덱스로 이루어져있다. 3) computeMeans function cell ..
