k-means法の理解

問題

k-means法に関する以下の文章を読み、空欄 ( A ), ( B ) に最もよく当てはまる語句の組み合わせとして正しい選択肢を1つ選べ。k-means法は、教師なし学習における代表的な( A )手法である。

あらかじめ指定した「k個」のクラスタに分類するため、ランダムに中心点を置き、各データを最も近い中心点に割り当てる。その後、各グループの( B )を新たな中心点として更新し、この手順を収束するまで繰り返す。

k-means法（k平均法）は、あらかじめ指定した「k個」のクラスタにデータを平坦に分割する「非階層型クラスタリング」の代表的手法です。

中心点と各データとの距離を測り、各グループの「重心」を新たな中心点として更新する手順を繰り返してクラスタを形成します。

1. ( A ) 階層型クラスタリング　( B ) 重心

誤り：k-means法は階層構造を作らないため、「非階層型クラスタリング」に該当します。

2. ( A ) 非階層型クラスタリング　( B ) 重心

正しい：k-means法は「非階層型クラスタリング」であり、グループの「重心」を用いて中心点を更新します。

3. ( A ) 階層型クラスタリング　( B ) 外れ値

誤り：k-means法は「非階層型クラスタリング」です。また、更新に用いるのは外れ値ではなく「重心」です。

4. ( A ) 非階層型クラスタリング　( B ) 外れ値

誤り：中心点の更新に用いるのは外れ値ではなく、そのグループの「重心」です。

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