K-means Clustering은 무엇인가 K-means Clustering(이하 KC)은 대표적인 분리형 군집화 알고리즘중 하나이다. 이 알고리즘은 point cloud를 Clustering할 때 사용되는데, Expectation과 Maximization을 반복하며 최적을 찾아가는 알고리즘이다. 아래 설명을 보다보면 매우 RANSAC과 유사한 논리를 전개하는 것을 볼 수 있을 것이다. 이제부터 실제 예시를 통해 clustering이 어떻게 진행되는지 알아보자. 알고리즘 구조 위와 같은 point cloud에 KC를 적용해보자. 우선 KC를 적용하려면 군집의 수를 정해야 한다. 군집의 수가 정해지면 모든 point들 중 랜덤으로 군집의 중앙이 선정된다. 군집의 수를 2라고 설정하고 진행해보겠다. 포인트..