input만 주어지고, 이에 대한 기조를 스스로 찾아가는 학습 방식 PCA (Principal Component Analysis) 앞서 차원 축소에도 활용했던 기법으로 비지도학습에도 응용됨 각 Z1, Z2, Z3... 는 서로 상호 연관성이 없음 적절한 갯수의 주성분 분석을 통해 적절한 군집을 진행해야 (ex. US Arrest 에서 Rape, Assault, Murder는 PC1 에 연관 UrbanPop은 PC2와 연관) 이때, Elbow method 사용 (가장 PVE 급감 시점을 사용) K-means Clustering homogeneous subgroup을 우리가 선택한 K 만큼 분류하는 것, 좋은 clustering은 군집 내 변동성이 최소인 것 모두가 적어도 하나의 군집에 포함 non-over..