Now Loading...

Now Loading...

k-means 法

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。

👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」(東京大学松尾豊先生監修)へ

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。
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    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)

    👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか? 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

zero to oneの「E資格」向け認定プログラム

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。 厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円~(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ zero to one E資格 jdla

関連ワード

機械学習の具体的手法

教師あり学習

教師なし学習

強化学習

モデルの評価