K-평균 군집화를 위한 개선된 엘보 메서드
K-평균 군집화는 초기 군집 수 결정이 필요한 비지도 학습 방법이다. 군집 수를 결정하는 한 가지 방법인 엘보 메서드는 군집 내 제곱합과 군집 수의 그래프를 시각적으로 분석하여 최적의 군집 수를 찾는다. 이 방법은 그래프에서 90도에 가장 가까운 ‘엘보 지점’을 최적의 군집 수로 간주하지만, 시각적 해석에 따른 편향성 문제가 존재한다. 본 연구는 엘보 메서드의 이러한 한계를 극복하고자, 시각적 판단에 의존하지 않는 개선된 방법을 제안한다. 선 간 각도를 계산하는 해석 기하학 공식과 미분 원리를 활용하여 엘보 지점 결정을 정량화하였…