scikit-learn機械学習㉚k-means実践編

前回は、k-meansの仕組みを紹介しました。

今回は、scikit-learnのKMeansを使った実験を行います。

このようのデータを生成し、k-meansでクラスタリングを行います。

また、最適なクラスタ数$${k}$$を決めるために、エルボー法やシルエット係数を試してみます。

さらに、k-means が苦手なケースとして複雑な境界線を持つデータを試します。

そして、k-means に対する外れ値の影響も調査します。

どんな結果になるでしょうか。さっそく始めましょう。