用語集

K平均クラスタリング

データをクラスタにグループ化するための重要な教師なし学習アルゴリズムであるK-Meansクラスタリングを学ぶ。そのプロセス、アプリケーション、比較を探る!

K-Meansクラスタリングは、データマイニングや 機械学習(ML)で使用される、基礎的な教師なし学習アルゴリズムである。K-Mansクラスタリングの主な目的は、データセットをあらかじめ指定された数の、異なる、重複しないサブグループ、つまり "クラスタ "に分割することである。名前の "K "は、このクラスター数を指す。このアルゴリズムは、データ点をその類似性に基づいてグループ化することで機能する。類似性は多くの場合、点間のユークリッド距離で測定される。各クラスタは、そのクラスタ内のすべてのデータポイントの平均であるセントロイドとして知られるその中心によって表されます。これは、ラベル付けされていないデータから基本的なパターンや構造を発見するための、強力かつシンプルな手法である。

K平均の仕組み

K-Meansアルゴリズムは、すべてのデータポイントに対して最適なクラスタ割り当てを見つけるために反復的に動作します。このプロセスはいくつかの簡単なステップに分けることができる:

  1. 初期化:まずクラスタ数Kが選ばれる。そして、K個の初期セントロイドがデータセットの特徴空間内にランダムに配置される。
  2. 割り当てステップ訓練データの各データ点は、最も近いセントロイドに割り当てられる。これによりK個の初期クラスタが形成される。
  3. 更新ステップ:各クラスタのセントロイドは、そのクラスタに割り当てられたすべてのデータポイントの平均を取ることによって再計算される。
  4. 反復:クラスタ割り当てが変化しなくなるか、最大反復回数に達するまで、割り当てと更新のステップが繰り返される。この時点でアルゴリズムは収束し、最終的なクラスタが形成されます。K-Meansアルゴリズムをより直感的に理解するために、視覚的な説明をご覧いただけます。

Kの正しい値を選択することは非常に重要であり、多くの場合、ドメインの知識を必要とするか、エルボー法やシルエットスコアのような方法を使用します。実装はScikit-learnのようなライブラリで広く利用できる。

実世界での応用

K-Meansは、その単純さと効率性から様々な領域で適用されている:

  • 顧客セグメンテーション:小売業やマーケティングにおいて、企業はK-Meansを使用して、購買履歴、人口統計、または行動に基づいて、顧客を明確なセグメントにグループ化する。例えば、ある企業は、"高支出ロイヤルティ "クラスタと "予算重視の時々の買い物客 "クラスタを識別するかもしれない。これによって、クラスタリングを使った顧客セグメンテーションの研究で説明されているように、ターゲットを絞ったマーケティング戦略が可能になる。
  • 画像圧縮コンピュータビジョン(CV)では、K-Meansは次元削減の一形態である色量子化に使用される。これは類似したピクセルの色をK個のクラスターにグループ化し、各ピクセルの色をそのクラスターの重心の色に置き換えます。これにより画像の色数が減り、効果的に圧縮される。この手法は、画像セグメンテーションの基礎となる概念である。
  • ドキュメント分析:このアルゴリズムは、用語の頻度に基づいて文書をクラスタリングし、トピックを特定したり、類似の記事をグループ化したりすることができる。

K平均と関連概念との比較

K-Meansを他の機械学習アルゴリズムと区別することは重要である:

  • K-最近傍探索(KNN):これはよく混同されるポイントである。K-Meansはラベルのないデータをグループ化する教師なしクラスタリング・アルゴリズムです。対照的に、KNNは教師ありの分類または回帰アルゴリズムで、K-最近傍のラベルに基づいて新しいデータポイントのラベルを予測します。K-Meansはグループを作成し、KNNは事前に定義されたグループに分類する
  • サポートベクターマシン(SVM):SVMは分類に使用される教師あり学習モデルで、クラスを分離する最適な超平面を見つける。K-Meansは教師なし学習で、事前に定義されたラベルなしで類似性に基づいてデータをグループ化します。
  • DBSCAN:K-Meansとは異なり、DBSCANは密度に基づくクラスタリング・アルゴリズムであり、任意形状のクラスタを識別でき、外れ値に頑健である。K-Meansはクラスタが球形であると仮定しており、外れ値の影響を大きく受ける可能性がある。

K-Meansはデータ探索のための基本的なツールですが、リアルタイムの物体検出のような複雑なタスクは、より高度なモデルに依存しています。Ultralytics YOLOのような最新の検出器は、洗練されたディープラーニング技術を使用して優れたパフォーマンスを実現しています。しかし、アンカーボックスをグループ化するようなクラスタリングの概念は、初期のオブジェクト検出器の開発において基礎となるものでした。このようなタスクのためのデータセットの管理は、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを使用して効率化することができます。

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