k-means法（k平均法）によるクラスタリングの原理

機械学習

2017.01.302024.07.06

k-means法（k平均法）によるクラスタリングの原理ついて解説します。

k-means法（k平均法）とは

本ページの内容は以下動画で解説しています。

k-means法（k平均法）は非階層的クラスター分析の代表的な手法です。
非階層的クラスター分析では、データを構成している各個体をグループ（クラスタ）に分けることで類似する物同士を分類します。

k-means法のアルゴリズムの流れは次の通りです。

① 以下の点群データを2つのクラスタ(1、2)に分類することを考えます。

② 各点に対してランダムにクラスタ1、2を割り振ります。

③ 各クラスタの点群の重心を計算します。

④ 各点と重心との距離を計算します。そして、各点には最も距離が近いクラスタに割り当て直します。

⑤ 手順③④を各点のクラスタの割当てが変化しなくなるまで繰り返します。