K-평균 클러스터링은 데이터를 여러 그룹으로 나누는 기계 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 데이터를 K개의 클러스터로 나누고, 각 클러스터의 중심점을 계산하여 데이터를 그룹화합니다. 알고리즘은 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당하고, 중심점을 다시 계산하는 과정을 반복합니다. 이 과정은 중심점이 더 이상 변하지 않을 때까지 계속됩니다. K-평균 클러스터링은 데이터 분석, 이미지 처리, 마케팅 등 다양한 분야에서 사용되며, 데이터의 패턴을 이해하는 데 유용합니다.