問題 No.1150
顧客データをいくつかのグループに分割してマーケティング施策を打ちたいが、正解となるラベルは存在しない。このような場合、あらかじめ指定した数の中心点をランダムに配置し、各データと中心点との距離を計算して所属グループを更新する処理を繰り返す【 】が有効である。
【正解の解説】
k-means法
データを指定した数のグループに分ける手法です。各グループの中心点を決め、データとの距離に応じて所属先を繰り返し更新することで、似たもの同士をまとめます。
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【その他の選択肢の解説】
主成分分析
たくさんの変数があるデータを、情報の損失を抑えながらより少ない変数に変換して視覚化や分析をしやすくする手法です。
サポートベクターマシン
データを二つのグループに分ける境界線を引く手法です。境界付近にあるデータを使って、最も効率的に分類できるような広いマージンを見つけるのが特徴です。
ランダムフォレスト
多数の決定木を作り、それぞれの結果を多数決などで統合する手法です。複雑なデータでも高い精度で予測や分類が行えます。