K平均法は、与えられたデータをK個のグループに分類する代表的な教師なし学習のアルゴリズムです。データの類似性に基づいて自動的にグループ分けを行うため、顧客セグメンテーションや画像圧縮など幅広い分野で利用されています。
K平均法とは
K平均法とは、データ全体をあらかじめ指定したK個のクラスタに分類するための、シンプルで高速な機械学習アルゴリズムです。
詳しく解説
K平均法は、教師なし学習の代表的な手法であり、データの平均値（セントロイド）を利用してクラスタリングを行います。まずユーザーがグループの数であるKを決定し、ランダムに選んだK個の初期中心に向かって各データが最も近いものを割り当てます。次に、各クラスタに属するデータの平均を計算して中心を更新し、中心が移動しなくなるまで割り当てと更新を繰り返します。処理が高速であるため大規模なデータにも適用しやすく、データ分析の前処理としても重要視されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、ECサイトにおける顧客の購買履歴や行動パターンを分析してターゲティングを行う顧客セグメンテーションや、画像の色数を減らしてデータ量を圧縮するカラー量子化などが挙げられます。
似た用語との違い
階層型クラスタリングが樹形図を作成してデータの親子関係を視覚化するのに対し、K平均法はあらかじめ設定したK個のグループに直接データを割り当てるため、大規模なデータに対して高速に処理できるという違いがあります。
注意点
K平均法には、事前に適切なKの数を人間が指定する必要があることや、初期のセントロイドの選び方によって結果の精度が大きく変動するという限界があります。また、外れ値の影響を受けやすく、複雑な形状のクラスタをうまく分類できない点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月1日 23:01