平均ベクトルとは、複数のベクトルデータの各次元の平均値を並べて計算した代表的なベクトルのことです。機械学習や自然言語処理において、大量のデータを要約したり、クラスの中心的特徴を表したりするために広く活用されています。
平均ベクトルとは
一言でいうと平均ベクトルとは、複数のベクトルデータが集まったときの中心位置や代表値を表す新しいベクトルのことです。
詳しく解説
機械学習や自然言語処理では、画像や文章などのデータを数値の並びであるベクトルに変換して処理します。たくさんのデータがある場合、それぞれの次元ごとに数値を平均することで、その集団全体の中心を示す平均ベクトルを算出できます。これは教師なし学習のクラスタリングや、分類問題においてデータの傾向を把握するための重要な基礎技術となっています。
具体例・使われ方
例えば、文章をベクトル化した自然言語処理の分野で、あるポジティブな意味を持つ複数の文書の平均ベクトルを計算すると、そのジャンル全体を代表する感情の方向性を示すことができます。また、k-means法などのクラスタリングアルゴリズムでは、各クラスターの重心として平均ベクトルが頻繁に利用されます。
似た用語との違い
個々のデータが持つ生データや個別の特徴量ベクトルと異なり、平均ベクトルは複数のデータを集約した代表値であるという違いがあります。また、中央値ベクトルなどのロバストな統計量と比較して、外れ値の影響を強く受ける特性があります。
注意点
平均ベクトルは計算が容易でデータの中心を把握しやすい一方で、外れ値の存在によって値が大きく歪むという限界があります。また、データが多峰性（複数の異なる傾向が混在）を持つ場合、平均ベクトルを計算しても実際のデータ分布から外れた意味のない位置を指してしまう点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月3日 21:01