Distortion

Distortion 은 clustering 에서 data point 와 자신이 속한 cluster center 사이의 거리 기반 cost 를 말한다. K-means 에서는 각 point 가 배정된 centroid 와 얼마나 떨어져 있는지를 평균적으로 측정한다.

$$J=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m{\Vert x^{(i)}-{\mu }_{c(i)}\Vert }^2$$

B) K-means 에서의 의미

K-means 는 cluster assignment 와 centroid update 를 반복하면서 distortion 을 줄인다. cluster 수 $K$ 를 늘리면 distortion 은 보통 감소하지만, 너무 큰 $K$ 는 해석력을 떨어뜨리고 overfitting 에 가까운 clustering 을 만들 수 있다.

C) Related

• K-means
• silhouette score
• Elbow Method