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。
【はじめに】k-means法(k平均法)とは
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。
【処理の流れ】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。
– | 説明 |
---|---|
① | k個の個体を適当に取り出します。 |
② | 取り出したk個の点の位置を、k個のグループの中心点とします。(初期化) |
③ | 各個体をk個の中心点のうち、最も近い点のグループに割り当てます。(グループ分け) |
④ | 各グループに属している個体の位置から重心を計算し、新しい中心点とします。(更新) |
⑤ | 手順③④を繰り返します。グループへの割り当てが1つ前の割り当てと等しい場合に終了します。(グループ分けに変化が生じなくなったら終了) |
【実装例】Python

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