解説175 K平均法（scikit-learn実装、EMアルゴリズム）

今回は、K平均法の実装について解説します。K平均法は、教師なし学習のクラスタリング手法の一つで、データをK個のクラスタに分割するアルゴリズムです。scikit-learnを使用してK平均法を実装し、EMアルゴリズムを用いてクラスタリングを行います。

scikit-learnを使用したK平均法の実装

scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリであり、K平均法の実装も簡単に行うことができます。以下のコードは、scikit-learnを使用してK平均法を実装する例です。

from sklearn.cluster import KMeans

# データセットの読み込み
X = [[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]

# K平均法の実装
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
clusters = kmeans.labels_

print(clusters)

EMアルゴリズムを用いたクラスタリング

K平均法はEMアルゴリズムをベースとしており、各データ点がどのクラスタに属するかを確率的に決定します。EMアルゴリズムを用いることで、各クラスタの重心や分散を最適化することが可能となります。

以上がK平均法のscikit-learn実装およびEMアルゴリズムを用いたクラスタリングについての解説でした。