見ると、クラスタの分け方はまだ不適当なようです。度、というように(3)(4)を何度も繰り返していきます。つのクラスタに分けることができました。平均法のアルゴリズムです。平均法はデータをクラスタに分ける際にはデータの重心が用いられます。平均法」という名前が付けられています。平均法は比較的シンプルなアルゴリズムであるため、使用する際に注意するべきポイントもあります。次元のデータなので可視化がしやすく、クラスタの分け方を確認しながらクラスタリングを行うことができましたが、いつも可視化できるとは限りません。(3)(4)の繰り返しの回数は何を基準にして決定すればいいのでしょうか。実は、代表点は最終的にどこかしらの位置に定まります。そのため、基本的にクラスタリングの状況を可視化しながらクラスタリングを行う必要は無く、代表点の更新をある程度の回数を行えばクラスタリングが完了します。つの点に注意する必要があります。代表点の更新を何回も行えば最終的に特定の場所に定まると述べましたが、その特定の場所が最適な位置とは限りません。実は最終的に収束する場所は、最初にランダムに決定した代表点の位置によって変化し、モデルの性能も上下します。平均法では、代表点の初期値を変化させながら何回もクラスタリングを行い、最も良い性能を示したモデルを採用することが必要となります。書籍には書いていませんが、モデルの性能が初期値に依存する問題を克服するために考案された「k-means++」という手法も存在します。気になる方は是非調べてみてください。代表点の更新を何回も行えば最終的に特定の場所に定まりますが、時間がかかってしまう場合があります。つの課題でもあります。乗歪み」を採用しています。乗の総和であり、次式で表されます。値の変化が小さくなったら代表点の更新を打ち切るという形になっています。平均法では何かしらの基準を設けて途中で打ち切ることが多いです。平均法についてご紹介しました。平均法の注意点についてもご紹介しました。algorithm)」という手法も登場します。近傍法は教師あり学習の分類手法という点で全く違います。近傍法について気になる方は是非書籍を手に取ってみてください。アルゴリズム」が登場します。この記事は、本書籍で扱われているトピックについて、クラウドエースのメンバーが独自の見解で補足説明を加えたものになります。「ベイズ推定」で回帰分析を行う手法を学ぶ。専門のシステムインテグレーターです。最先端の機械学習環境の活用について、豊富な知見を持つエンジニアがご要望にあわせて最適な形で技術支援をいたします。機械学習テクノロジーをご検討の際は、一度お気軽にお問い合わせください。クラウドエースについてさらに詳しく記載していますので、ぜひ合わせて御覧ください。クラウドエースのエンジニアの坂田です。内容を参考に、機械学習の裏にある数学的な理論をわかりやすく紹介していきます。昨今では、機械学習という技術がますます一般化されていますが、その分触れる事が少なくなった理論部分が、中井さんの書籍ではとてもわかりやすく解説されています。ここでは特に重要と思われるポイントを、章ごとに記事としてまとめています。「このような内容をもっと詳しく勉強したい!」と感じた方は、これらの記事を参考にしながら、中井さんの書籍を読んでいただければ、より深く掘り下げて理解を深めることができるでしょう。平均法(k-means)」について学びます。平均法は、データの類似度に基づいてグループ分けをする「クラスタリング」と呼ばれるタスクに適用することができます。平均法はクラスタ(後述)に「代表点」を設定し、代表点とデータの間の距離が小さい場合に「類似度が高い」と判定し、クラスタリングを行います。この記事では、クラスタリングの基本的な考え方とk平均法の理論について説明します。平均法を実装する際の注意点についてもご紹介します。つのグループは「クラスタ」と呼ばれます。教師あり学習の「分類」と少し似ていますが、教師あり学習は正解ラベルを元にデータを分類するのに対し、クラスタリングは正解ラベルなしでデータをグループ分けします。犬と猫の画像の分類・クラスタリングの例を見ると、分類では「犬」「猫」といった正解ラベルが画像に付属していますが、クラスタリングでは画像に正解ラベルはありません。そのため、分類モデルは「ラベル」(またはその確率)を出力するのに対し、クラスタリングモデルは画像のグループ分けを行います。クラスタリングではデータ同士の類似度を元にグループ分けを行います。平均法」はクラスタの「代表点」を取り、代表点から各データまでの距離が短いほど類似度が高いと判断します。平均法について具体的に見ていきましょう。個のクラスタに分けるアルゴリズムです。平均法の具体的な手順を見ていきます。平均法は以下に示す手順でクラスタリングを行います。それでは、ステップごとに説明していきます。平面上に散らばっています。個」のクラスタに分けたいと思います。個のデータから構成されるトレーニングセットはと表記します。個のクラスタそれぞれの「代表点」をランダムに設定します。代表点は「クラスタの中心」を表し、データがどのクラスタに属するかを決める基準となるものです。