問題 No.907
教師なし学習であるk平均法は、あらかじめ設定した個数に基づいてデータを自動分類する。このアルゴリズムは、「各データ点を最も近い中心点に割り当てるステップと、【 】ステップ」を、中心点が動かなくなるまで反復することで最適なグループ分けを見つけ出す。
【正解の解説】
所属するデータ点の平均座標を計算して新しい中心点として更新する
k平均法は、各グループのデータ点の平均を計算して、次のステップでその中心点にデータを割り当て直すプロセスを繰り返します。
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【その他の選択肢の解説】
最も密集しているデータを切り捨ててノイズを除去する
k平均法におけるノイズ除去という手順は標準的なものではなく、本質的なステップではありません。
クラスタ間の距離が最大になるような境界線を再計算する
境界線の再計算を直接行うのではなく、中心点を動かすことで境界は間接的に定まります。
予測誤差を計算して各データ点の重みを調整する
教師なし学習であるk平均法では、正解がないため予測誤差という概念は一般的ではありません。