K-means法（クラスタリング手法）を実装してみた - Qiita

製造業出身のデータサイエンティストがお送りする記事 今回はクラスタリング手法の中で、K-means法を実装しました。 クラスタリングとは クラスタリングとは、ある集合を何らかの規則によって分類することです。機械学習においてクラスタリングは、「教師なし学習」に分類されます。 クラスタリングの計算方法はいくつかありますが、サンプル同士の類似性に基づいてグルーピングしています。クラスタリングの計算方法を大きく分類すると、「階層クラスタリング」と「非階層クラスタリング」の2つに分けられます。 今回実装するK-means法は「非階層クラスタリング」に分類されます。 K-means法とは クラスターの平均を用いて、あらかじめ決められたクラスター数に分類手法です。K-means法のアルゴリズム概要は下記にようになっております。 クラスタの中心の初期値をk個決める 全てのサンプルとk個のクラスタとの中心距