【機械学習】k-meansについて学ぼう！

本記事ではk-meansについて説明しています。
目次は以下の通りです。

k-meansとは？

k-meansは、データポイントをk個のクラスタに分割し、互いに類似したデータを同じクラスタに割り当てる手法であり、k-meansは教師あり学習ではなく、教師なし学習の一つです。

k-meansのメリットは単純かつ効率的なアルゴリズムであり、デメリットは適切なクラスタ数kを事前に指定する必要があることです。

クラスタリングとは

クラスタリングは、データの共通の特徴に基づいてデータをカテゴリ別に分類する方法です。

k-meansのアルゴリズム

k-meansアルゴリズムは、以下のステップで実行されます。

1. クラスタ数kを選択：クラスタリングの際に分割したいクラスタの数kを事前に指定します。
2. クラスタの初期化：各クラスタのセントロイド（中心点）をランダムに選択するか、データポイントからランダムに選びます。
3. データポイントの割り当て：各データポイントを最も近いセントロイドに割り当てます。これにより、データポイントはk個のクラスタのいずれかに属することになります。
4. セントロイドの更新：各クラスタのセントロイドをそのクラスタ内のデータポイントの平均値に更新します。
5. 収束判定：セントロイドの更新が収束するまで、ステップ3とステップ4を繰り返します。通常は、セントロイドの移動が小さくなるか、一定回数の反復後にアルゴリズムを終了します。
6. クラスタリングの完了：収束が達成されたら、データはk個のクラスタに分割され、各データポイントは最終的なクラスタに所属します。

まとめ

本記事のポイントを以下にまとめます。