人工知能をめぐる動向と手法
k-means法の説明として正しいものはどれか。
- A目的変数と説明変数の関係を直線で近似する教師あり学習手法
- ✓あらかじめ指定したクラスタ数kに基づき、各データ点と重心との距離をもとにクラスタリングを行う教師なし学習手法
- C木構造のルールに従ってデータを分類していく教師あり学習手法
- Dデータの分散が最大となる方向を軸として次元を圧縮する手法
解説
k-means法はクラスタ数kをあらかじめ指定し、各データ点を最も近い重心のクラスタに割り当てる処理と重心の更新を繰り返す教師なし学習によるクラスタリング手法である。直線近似の説明は線形回帰、木構造のルールは決定木、分散最大化の軸は主成分分析の説明であり誤り。
根拠シラバス「教師なし学習」