k-means法を使用したクラスタリングによるデータ分析（python）（【高等学校情報科 情報Ⅱ】教員研修用教材） - Qiita

はじめに 非階層型クラスタリングの手法の一つに、k-means法（k平均法）があります。 教材の「第3章 情報とデータサイエンス 後半 学習16.クラスタリングによる分類」の記述がわかりやすいので引用します。 k-means法では，次の手順によってクラスタリングする。 1） あらかじめ分割するクラスタ数を決めておき，ランダムに代表点（セントロイド）を決める。 2） データと各代表点の距離を求め，最も近い代表点のクラスタに分類する。 3） クラスタごとの平均を求め，新しい代表点とする。 4） 代表点の位置が変わっていたら2に戻る。変化がなければ分類終了となる。 1）によりランダムに代表点を決めることによって，結果が大きく異なり，適切なクラスタリングとな らない場合もある。何回か繰り返して分析をしたり，k-means++法を用いたりすることにより改善することができる。 1’）データの中からラン