unsupervised는 결과값을 정하는 supervised 머신러닝과 다르게 데이터를 군집(클러스팅)화 하여 자동으로 묶어주는 머신러닝을 의미한다 k-means 알고리즘이란 데이터를 k개의 묶음을 정해 그거리의 평균을 내는 알고리즘을 뜻한다. 아직 군집이 정해지지 않은 데이터 무리들 사이에 임의점 점(좌표)를 찍고 그 좌표를 중심으로선을 나눠 집단을 형성 그리고 또다른 좌표를 찍고 다시 선을 그어 데이터가 나눠보면서 계속해서 이과정을 반복을한다. 이과정을 반복하다가 더이상 데이터의 변동이 일어나지 않을때 최적의 클러스팅을 찾은것 데이터는 수입별 구매점수를 의미 이데이터를 통해 여러 소비군집을 나누기 트레이닝 기본 1. nan확인 2.x와y분리 언수퍼 바이즈드 러닝은 결과값이 없기때문에 x데이터는 존재하..
