【G検定対策】k-means法

k-means法とは

機械学習(教師なし学習)の 階層なしクラスタリング手法の1つ．元のデータより，k個のクラスタ (グループ構造) に見出してまとめる手法．クラスタ分析ともいう．k-NN法(教師あり学習)とは別．

1. データ全体のなかで，ランダムにクラスタの重心の代わりとなる点をk個生成
2. 1で生成したk個の点それぞれから近いデータを求め，クラスタを作成．
3. 各クラスタに属する各データの距離を求め，重心を求め直し，各データを一番近いクラスタ(重心)へ振り分け直す
4. 2と3を変化がなくなるまで繰り返す．

各クラスタがどういうものなのかを解釈するのは人間です．教師なし学習 とは，一見散乱しているように見えるデータの特徴を掴むために行われ，散乱しているように見えるデータの規則や構造などを解釈する手助けとなります．

見るべき解説動画

ヨビノリさんの解説なのに数式を使っていない動画

k-means++についても解説

数式を交えた解説動画

ハンズオンもあり

ハンズオンによる説明