K-Means 이론과 고찰 : 이미지의 픽셀 분포를 수학적 계산하여 세그멘테이션 분류를 할 수 있다. 그야말로 수학적인 알고리즘으로 픽셀을 분류한다.(머신러닝의 훈련과정은 없다. 다만 범주로 나누고자 하면, 비지도 학습 부분이라고 한다.) 클러스터 그룹을 나누는 과정은 거리 기반의 그룹 간 비유사도 (dissimilarity)와 같은 비용 함수 (cost function)을 최소화하는 방식으로 이루어진다(출처 : 위키피디아) (위키피디아에 자세한 설명있음) 한계점으로, 각 클러스터의 초기 중심값 및 유저가 설정하는 클러스터 개수에 의존성이 높으며 클러스터를 잘못 분류할 수 있는 가능성이 다소 높다. 하지만, 이미지를 분류하는 알고리즘 중에 가장 간단하고 빠르게 구현해볼 수 있는 장점이 있어서 이미지 세그..
