k平均法

k平均法 : k-menas
発想 : 対象(学習データの母集団)は、k 種類に分類できるとする
仮定 : 個々の分類の集団には中心(平均)があり、その集団要素は中心に近い
予測 : 集団の中心が得られば、新しいデータの所属する要素は中心に近い
手法 : k 個の中心をもとめる
仮の中心を k 個用意する
仮の中心で分類し、中心を、分類した集団の平均として再計算(修正)
仮の中心が変化しなくなった(収束した)ら、終了
学習の対象 ( 内部状態 -> k 個の中心 )
中心による分類に「矛盾が生じない」ようにする (自らに相応しい対象を選択する)
応用 : クラスタ分類