トップページ > コンテンツ > 機械学習関連 > 機械学習の種類 > k平均法

k-means法と呼ばれ、以下のようにして分類分けを行う。

1.k個の各クラスの重心をランダムに決める。

k個のクラスタの決定法だが、予備クラスタリングなどを行って、
最適なクラスタ数を求めるのも一つの手段である。

2.新しい点が出たら、クラスの重心が一番近いクラスに吸収した後、クラスの重心をずらす。

3.重心変化が小さくなるまで以下を繰り返す。
3-1.データと重心の距離を計算し、各データを最も近いクラスタに属させる。

距離の計算に関しては、a(x,y) b(i,j)という点があった場合には
ユークリッド距離 
やマハノラビス距離等を用いて距離を測る。

3-2.各クラスタの重心を新たな重心とする。