2019-01-03 k-meansクラスタリング データの領域を代表するようなクラスタ重心を見つけようとする。 次の2ステップを繰り返す。 個々のデータポイントを最寄りのクラスタ重心に割り当てる 個々のクラスタ重心をその点に割り当てられたデータポイントの平均に設定する 利点 比較的理解しやすい 比較的高速に実行できる 入力次元の数よりもはるかに多くのクラスタを使うことができる 欠点 比較的簡単な形しか見つけられない 全ての方向が同じように重要であると仮定する 初期化が乱数で行われるため、アルゴリズムが乱数のシードに依存する
