↑: [[G検定に関する知識]] - 1967年マックイーン（MacQueen）が提案した分割型クラスタリング手法 - クラスタ数kを事前に指定する必要がある - 各データを最近傍の重心に割り当て→重心を更新→収束するまで繰り返す - 用途：顧客セグメンテーション、画像圧縮など - cf. [[クラスタリング]] [[ウォード法]] - 目的関数：クラスタ内誤差平方和（各点と重心のユークリッド距離の二乗和）を最小化 - 限界3つ：①kの事前指定が必須（エルボー法・シルエット分析で目安を探る）、②距離の二乗を使うため**外れ値に弱い**、③球状クラスタを仮定し非球状（三日月型）や密度差に弱い - 初期重心依存で局所解に陥る → k-means++や複数回試行。非球状には混合ガウスモデルやDBSCAN - 非階層型（分割型）の教師なし学習。デンドログラムは生成しない（それは[[ウォード法]]など階層型）← ひっかけ