kaiseh https://blog.hatena.ne.jp/kaiseh/ kaisehのブログ https://kaiseh.hatenadiary.org/ Algorithm K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。{d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与え… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkaiseh.hatenadiary.org%2Fentry%2F20090113%2F1231864089" title=" K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/k/kaiseh/20090114/20090114012406.png Hatena Blog https://hatena.blog 2009-01-13 01:28:09 rich https://kaiseh.hatenadiary.org/entry/20090113/1231864089 1.0 100%