1. 사건의 전말 통계학과를 졸업하기는 했지만, 관련 전공 지식을 별로 사용할 일은 없었다. 하여 k means clustering도 이론으로만 어렴풋이 알고 있을 뿐, 관련해서 깊게 생각해본 적도 없었다. 알음알음 전공 수업을 듣거나, ADsP나 ADP 필기 공부하면서 알고 있는 내용이라고는 - 비지도 학습의 일종이다. - 임의로 할당한 초깃값을 갖고 알고리즘을 시작, 각 레코드를 초깃값에 가장 가까운 평균을 갖는 클러스터에 레코드를 할당하는 방식으로 분류 - 이상치에 영향을 많이 받으며, 최적 군집 수를 직접 찾아줘야 한다. 이 정도였다. 그러던 중, 최근 R&D 성격의 업무를 하면서, '데이터를 군집분석을 통해 좀 세분화해서 보면 좋지 않을까?'라는 생각에 kmeans clustering을 시도했었..
