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K-means クラスタリング
K-means は、各観測値を最も近いセントロイドに繰り返し割り当て、割り当てられた点の平均としてセントロイドを更新することにより、データセットを K 個の非重複グループに分割する、古典的な教師なし分割クラスタリングアルゴリズムです。これは、機械学習およびデータ分析において最も広く使用されている探索的ツールの 1 つです。
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出典
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- MacQueen, J. B. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281–297. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/k-means
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