K-평균 군집화는 데이터를 여러 그룹으로 나누는 기계 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶어, 각 그룹의 중심점을 찾는 방식으로 작동합니다. 사용자는 그룹의 수인 K를 미리 정해야 하며, 알고리즘은 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당합니다. 이 과정은 반복적으로 진행되며, 각 그룹의 중심점이 업데이트됩니다. 최종적으로, 데이터는 K개의 군집으로 나뉘며, 각 군집은 서로 다른 특성을 가집니다. K-평균 군집화는 고객 세분화, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 활용됩니다.