問題 No.694
顧客の購買データなど大量のデータが存在するが、明確な正解ラベルが一つも与えられていない。このデータ群を性質の似た者同士のいくつかのグループに自動的に分割したい場合、最初にランダムな中心点を配置し、データと中心点の距離を計算しながら中心を更新していく手法はどれか。
【正解の解説】
k-means法
k-means法は、指定した数の中心点を置き、データとの距離を計算しながらその中心を移動させ、データを似たもの同士のグループに分ける代表的な手法です。
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【その他の選択肢の解説】
階層型クラスタリング
階層型クラスタリングは、似ているもの同士を順次つないでいき、最終的にツリー状の図を作る手法です。
自己組織化マップ
自己組織化マップは、高次元のデータを2次元などの低次元に配置し、視覚的にデータの傾向を捉える手法です。
k-近傍法
k-近傍法は、未知のデータに対して、距離が近い「k個」のデータの傾向を調べて分類を行う、教師あり学習の手法です。