k-means

k-means法は、大量のデータの中から隠れた構造を見つけ出す、機械学習の技術の一つであるクラスタリングに属する手法です。この手法は、データ同士の似ている度合いに基づいて、データを自動的にグループ分けします。イメージとしては、ばらばらに配置されたデータ点をいくつかのグループに自動で分類するようなものです。 k-means法では、まず最初にランダムにいくつかの点を「重心」として選びます。重心は、各グループの中心となる点です。次に、それぞれのデータ点と重心との距離を計算し、最も距離が近い重心のグループにデータ点を割り当てていきます。この手順を繰り返すことで、最終的には各グループのデータ点が重心の周りに集まり、グループ分けが完成します。 k-means法は、顧客 segmentation や画像解析など、様々な分野で応用されています。例えば、顧客 segmentation では、顧客の購買履歴や属性データに基づいて顧客をグループ分けすることで、より効果的なマーケティング施策を打つことができます。また、画像解析では、画像のピクセル値に基づいて画像をグループ分けすることで、画像のノイズ除去やオブジェクト認識などに役立てることができます。

- k-means法とは k-means法は、大量のデータの中から、互いに似通った特徴を持つデータを自動的にグループ分けする「クラスタリング」という手法の一つです。膨大なデータの中から隠れた構造やパターンを発見するために用いられます。 例えるなら、広い場所に散らばった人々を、互いの距離が近い順に円陣のようにまとめていく作業に似ています。この円陣のように似た者同士が集まったグループを「クラスタ」と呼びます。k-means法では、あらかじめいくつのクラスタを作るか（kの値）を指定する必要がある点が大きな特徴です。 k-means法は、まずランダムにk個の点をデータ空間上に配置します。これらの点が各クラスタの中心点となります。次に、各データについて、すべての中心点との距離を計算し、最も近い中心点のクラスタに属させます。そして、各クラスタに属するデータの平均値を計算し、その平均値を新たな中心点とします。この操作を、中心点の位置が変化しなくなるか、あらかじめ設定した回数に達するまで繰り返します。 k-means法は、顧客 segmentation や画像分析など、様々な分野で活用されています。比較的単純なアルゴリズムでありながら、高速かつ効率的にクラスタリングを実行できる点が魅力です。しかし、kの値をあらかじめ決めなければならない点や、ノイズや外れ値の影響を受けやすい点など、いくつかの注意点も存在します。