k-means法とクラスタ分析とは？
k-means法とクラスタ分析とは、正解ラベルなしにデータを似たもの同士のまとまりへ分ける教師なし学習。k-means法はk個の重心を置き、各点を最も近い重心へ割り当てる処理と重心の再計算を収束まで繰り返す。階層的クラスタリングは樹形図で階層構造を得る。
けーみーんずほうとくらすたぶんせき
k-means法とクラスタ分析の意味
正解ラベルなしにデータを似たもの同士のまとまりへ分ける教師なし学習。k-means法はk個の重心を置き、各点を最も近い重心へ割り当てる処理と重心の再計算を収束まで繰り返す。階層的クラスタリングは樹形図で階層構造を得る。
k-means法とクラスタ分析の具体例
会員10万人を購買頻度・単価・最終購入日で3〜6クラスタに分け、休眠予備軍だけに再訪促進のクーポンを送る。kはエルボー法やシルエット係数で決め、尺度が違う特徴量は標準化してから距離を計算する。
k-means法とクラスタ分析は試験でどう引っ掛けられる？
初期重心の置き方で結果が変わり、局所解に落ちる。またk-meansは球状で大きさの揃ったクラスタを前提とするため、細長い形や密度の違うまとまりはうまく分けられない。
k-means法とクラスタ分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。