k-meansとk-nnの違いを徹底解説！
データ分析や機械学習を学んでいると、よく耳にする言葉が「k-means」と「k-nn」です。しかし、これら二つの用語が何を意味するのか、またどのように違うのかを理解することは容易ではありません。今回は、k-meansとk-nnの違いについて詳しく解説します。
k-meansとは？
k-meansは、クラスタリング手法の一つです。データをk個のクラスタに分けることを目的としています。具体的には、各データポイントがどのクラスタに属するかを決定し、クラスタ内のデータ間の距離を最小限に抑えます。k-meansのプロセスは、以下のステップで行われます。
- 最初にk個の中心点をランダムに選びます。
- 各データポイントを最も近い中心点に割り当て、クラスタを形成します。
- 新たに形成されたクラスタの平均を計算し、中心点を更新します。
- クラスタの再割り当てを行い、中心点が変わらなくなるまで繰り返します。
k-nnとは？
k-nn（k-nearest neighbors）は、分類問題に用いられるアルゴリズムです。データポイントを分類するために、その周囲のk個の近傍データを考慮します。具体的には、あるデータポイントに対して、距離の近いk個のデータポイントのラベルを調べ、その中で最も多かったラベルを予測とします。以下はk-nnの一般的な流れです。
- 予測したいデータポイントを選びます。
- 全データの中から、距離が近いk個のデータポイントを特定します。
- k個のデータポイントのラベルを確認し、多数決で最も多かったラベルを予測します。
k-meansとk-nnの違い
ここまでで、k-meansとk-nnについての基本的な説明をしましたが、ここでその違いをまとめてみましょう。
| 項目 | k-means | k-nn |
|---|---|---|
| 目的 | データのクラスタリング | データの分類 |
| 使用方法 | 教師なし学習 | 教師あり学習 |
| 距離計算 | 中心点との距離 | 近傍点との距離 |
| データのグループ化 | グループへの所属を決定 | 新しいデータのクラスを予測 |
まとめ
k-meansとk-nnは、データ分析において非常に重要な技術です。k-meansはデータのクラスタリングに焦点を当てており、k-nnはデータの分類に使われます。これらの違いを理解することで、データ分析の手法をより効果的に活用できるようになるでしょう。
k-nnは、特に新しいデータをすばやく分類したいときに便利です
例えば、友達とアイスクリームを選ぶとき、近くの店のアイスクリームの種類を見て、人気のフレーバーを選ぶようなものです
アイスクリームの好みを学習していくことで、次回の選択が楽になります
データポイントも同じで、過去のデータを参考にして新しいデータを素早く判断できるのです
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