機械学習に関する用語 k-means法を徹底解説：データ分類とクラスタリング
k-means法とは、データセット内の類似したデータポイントをグループ化してクラスタと呼ばれるグループに分類する、クラスタリング手法です。この手法では、k個の初期クラスタ中心点と、k個のクラスタに割り当てられたデータポイントから始まります。次に、各データポイントを最も近いクラスタ中心点に割り当て、クラスタ中心点を割り当てられたデータポイントの平均値として更新します。このプロセスは、クラスタ中心点が安定するまで繰り返されます。
最終的に、データポイントは最適に分類され、類似したデータポイントが同じクラスタにグループ化されます。この方法では、kの値は事前に指定する必要がありますが、データセットの構造に基づいて選択する必要があります。