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
【機械学習入門】アルゴリズム＆プログラミング
機械学習のアルゴリズム（原理）やプログラミング方法について入門者向けにまとめました。
algorithm.joho.info
2017.12.20
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