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10_Wiki/Topics/AI/K-Means-Clustering-Foundations.md

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 id: ML-KMEANS-001
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 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, unsupervised-learning, clustering, k-means, centroids]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[K-Means Clustering Foundations (K-Means 클러스터링 기초)]]
+# K-Means Clustering Foundations (K-Means 클러스터링 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터들 사이의 '무게 중심'을 찾아, 혼돈 속에 숨겨진 집단(Clusters)의 경계를 그려라" — 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터 내의 데이터와 중심점(Centroid) 사이의 거리 합을 최소화하는 방식으로 작동하는 비지도 학습의 고전.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수만 개의 로우 데이터 로그를 의미 단위로 묶어 지식화할 때, 초기 필터링 단계에서 K-Means 기반의 대규모 클러스터링을 활용하여 데이터의 중복성을 제거함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Unsupervised-Learning-Foundations]], [[Dimensionality-Reduction]], [[Distance-Metrics-in-AI]], [[Exploratory-Data-Analysis]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/K-Means-Clustering-Foundations.md]]
+- Unsupervised-Learning-Foundations, [[Dimensionality-Reduction]], Distance-Metrics-in-AI, [[Exploratory-Data-Analysis]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/K-Means-Clustering-Foundations.md