k-means法(k平均法)によるクラスタリングの原理

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(k平均法)のアルゴリズム

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。

Pythonによる実装例

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