K-Meansクラスタリング scikit-learnを使わずゼロから実装する(Python)｜｜es

K-Meansは個人的にも好きなアルゴリズムで、教師あり学習を必要とせず、混沌とした中からパターンを見つけ出してくれる可能性があります。 実際、実践で使うとそのような都合の良いデータはほとんどなく、むしろ 仮説を否定する場合に使う方が現実的かもしれません。 自分の場合、顧客のセグメント分けに使うことが多いです。 ステップ 1. ランダムに k 個のデータポイントを初期のセントロイドとして選ぶ。 ステップ 2. トレーニングセット内のデータポイントと k 個のセントロイドの距離（ユークリッド距離）を求める。 ステップ 3. 求めた距離に基づいて、データポイントを一番近いセントロイドに割り当てる。 ステップ 4. 各クラスタグループ内のポイントの平均を取ることでセントロイドの位置を更新する。 ステップ 5. ステップ 2 から 4 をセントロイドが変化しなくなるまで繰り返します。 以下、シンプ