k-means 클러스터링 알고리즘을 구현한 kmeans 함수 예제입니다. 2024. 4. 10 최초시간 kmeans 함수는 k-means 클러스터링 알고리즘을 구현한 것으로, 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 그룹화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터 포인트 사이의 유클리드 거리를 기반으로 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당합니다. 클러스터의 수 k는 사용자가 지정해야 하며, 알고리즘은 클러스터의 중심을 반복적으로 업데이트하면서 데이터 포인트를 그룹화합니다. import cv2 import numpy as np def cluster_colors(img, k): h, w, _ = img.shape # 이미지를 (픽셀 수, 채널 수) 형태로 변환합니다. img_flatten = img.r..