① subplot을 사용하면 하나의 그래프가 다른 레이아웃에 넘어가는 경우가 종종 발생하는데, 이때 tight_layout()을 사용하면 그래프가 레이아웃에 자동으로 맞추어서 출력됩니다.

다음은 K-평균 군집화에 대한 예측을 그래프로 출력한 결과입니다.

[running kmeans]: 4it [00:03, 1.06it/s, center_shift=0.000000, iteration=4, tol=0.000100]

▲ 그림 11-9 K-평균 군집화 결과

데이터들을 하나의 클러스터로 묶기 위한 중심이 형성된 것을 확인할 수 있습니다. 하지만 이번 예제의 중요한 단점이 하나 있었습니다. 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 하이퍼파라미터 변경이 매우 제한적이라는 것입니다. 더 많은 하이퍼파라미터를 수정하여 성능을 향상하고 싶다면 kmeans_pytorch 라이브러리를 이용하는 것이 아닌, 클러스터를 형성하고 거리를 계산하는 부분들을 모두 개발자가 직접 함수로 구현해야 합니다. 매우 번거롭고 귀찮은 작업입니다.