DeepRunning ～Level4.6～ - Qiita

Level４．機械学習講座（理論と実践） 4-6.k平均法（k-means） 4-6-1.k-平均法（k-means）とは ●教師なし学習 ●クラスタリング手法である。 ●与えられたデータを$k$個のクラスタに分類する。 【クラスタリング】 特徴の似ているもの同士をグループ化すること。 4-6-2.k平均法（k-means）のアルゴリズム ①各クラスタ中心の初期値を設定する。 ⇒$k$は事前に決めておく必要がある。 クラスタの中心はランダムに選択する。 ②各データ点に対して、各クラスタ中心との距離を計算し、 最も距離が近いクラスタを割り当てる。 ⇒中心から最も距離の近いクラスタを割り当てる。 そして、全てのデータ計算して、徐々に切り離されていく。 ③各クラスタの平均ベクトル（中心）を計算する。 ⇒各クラスタで中心を更新していく。 ④収束するまで、②③の処理を繰り返す。 ⇒グルーピングできる