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@@ -8,7 +8,7 @@ Clustering은 서로 비슷한 오브젝트를 찾고 clusters라고 불린 그
 
 ![A turntable](../images/turntable.jpg)
 
-Photo by <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+> Photo by <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
   
 이 강의의 시리즈에서, clustering 기술로 데이터를 분석하는 새로운 방식을 찾아볼 예정입니다. Clustering은 데이터셋에 라벨이 없으면 더욱 더 유용합니다. 만약 라벨이 있다면, 이전 강의에서 배운대로 classification 기술이 더 유용할 수 있습니다. 그러나 라벨링되지 않은 데이터를 그룹으로 묶으려면, clustering은 패턴을 발견하기 위한 좋은 방식입니다.
 
@@ -25,4 +25,4 @@ These lessons were written with 🎶 by [Jen Looper](https://www.twitter.com/jen
 
 [Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) 데이터셋은 Spotify 스크랩해서 Kaggle에서 가져왔습니다.
 
-이 강의를 만들 때 도움된 유용한 K-Means 예시는 [iris exploration](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), [introductory notebook](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python), 과 [hypothetical NGO example](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)이 포함됩니다.
+이 강의를 만들 때 도움된 유용한 K-Means 예시는 [iris exploration](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), [introductory notebook](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python), 과 [hypothetical NGO example](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)이 포함됩니다.