K-Meansは個人的にも好きなアルゴリズムで、教師あり学習を必要とせず、混沌とした中からパターンを見つけ出してくれる可能性があります。 実際、実践で使うとそのような都合の良いデータはほとんどなく、むしろ 仮説を否定する場合に使う方が現実的かもしれません。 自分の場合、顧客の ...

それでは、さっそく本題に入りましょう！ 本記事の概要 この記事では、Pythonの機械学習ライブラリであるScikit-learnを使用して、K-meansクラスタリングアルゴリズムを実装したプログラムを紹介します。

k-means法によって、どのようにクラスタリングが行われるのかを見てみましょう。 図6は人工のデータセットに対して、k-means法を適用し、各データ点を3つのクラスタに分類したものです。

クラスタリングの手法には「K-means法」と「混合ガウス分布のEMアルゴリズム」の2種類を用いることができます。 どちらも 『パターン認識と機械学習』 (通称PRML)の第8章で解説されているので興味ある方はそちらを読んでください。