最適なクラスター数を探索エルボー法シルエット分析はじめに最も知られているクラスタリング手法の一つに、k-means法があります。個のクラスターに分類できると仮定し、ある手続きに従って各データをいずれかのクラスターに振り分けていきます。この記事ではk-means法の仕組みと、実装方法について述べます。k-means法は分類するクラスター数はあらかじめ与える必要がありますが、最適なクラスター数を決定する方法として、エルボー法とシルエット分析を紹介します。colabから試すことができます。仮にクラスター数は2として、k-means法の考え方を下図を基に説明していきます。2006)から引用しています。今、あるデータがどのクラスターに属するかは正確に知り得ないので、クラスターの重心の初期値は適当に与えてしまいます。上図では赤、青のバツ印がクラスター重心を示しています。それぞれのデータが、どちらのクラスターの重心に近いかによって、クラスターに割り当てます。割り当てられたクラスター内で、重心の計算をおこない、重心を更新します。(c)を繰り返しおこない、クラスターを更新し続けます。繰り返し処理はクラスターの更新が無くなるか、解析者が定義したイテレーションの最大回数に達するまでおこなわれます。上記を定式化してみます。