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k-means 法

k-means法とは互いに近いデータ同士は同じクラスタであるという考えに基づいたデータ群をk個に分類するクラスタリング(分類)の手法です。

まず、データにランダムにクラスを割り振ります。その後、各クラスタの重心を計算します。各データに関して、最も重心が近いクラスタに再度割り振ります。重心の再計算、クラスタの再割り振りを重心が動かなくなるまで繰り返します。クラスタ数kは事前に人間が決定するため、注意が必要です。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 教師なし学習の一つである(ア)は、データをk個のグループに分けることを目的としている。具体的には、まず適当にデータをk個のクラスタに分け、次に各クラスタごとの重心を求め、各データを最も近い重心のクラスタに振り分け直して新たに重心を求めるという処理を、重心の位置が変化しなくなるまで繰り返す。
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    k-means法はクラスタリングと呼ばれる教師なし学習の一種で、データを決められた数のカテゴリーに分類することができます。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P132-133) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P104-105)

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