問題 No.1385
教師なし学習の代表的なクラスタリング手法であるk-means法（k平均法）において、各データ点を指定されたk個のクラスタに分類する。このとき、クラスタの「中心」を更新する数理的な計算手順として正しいものはどれか。
【正解の解説】
各クラスタに割り当てられたデータ点の座標の平均値（重心）を計算し、それを新たな中心とする。
k-means法は、グループ分けしたデータたちの座標の平均値（重心）を算出し、それを新しいグループの「中心」として更新する作業を繰り返すことで分類を完成させます。
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【その他の選択肢の解説】
各クラスタ内のデータ間の距離の逆数をすべて足し合わせて、新たな中心とする。
距離の逆数を用いた計算は、この手法の標準的な更新手順ではありません。
クラスタ内のデータをランダムに2分割し、その境界線を新たな中心とする。
ランダムに分割することではなく、平均値を利用して位置を最適化することがこの手法のポイントです。
全データの中央値を計算し、それをすべてのクラスタの共通の中心とする。
中央値を用いた手法は別のアルゴリズムであり、k-means法の基本は平均値の更新です。