K - Meansクラスタリングを使用する場合K - Meansクラスタリングは、データセットが互いに明確であるか、線形に十分に分離されている場合に信頼できる結果を提供する、高速で堅牢かつ単純なアルゴリズムです。データに示されているタイプのリストが明確に定義されているため、クラスターセンターの数が指定されている場合に最適です。

第二に、Kは常に収束することを意味しますか？アルゴリズムは常に（定義により）収束しますが、必ずしもグローバル最適になるとは限りません。アルゴリズムはセントロイドからセントロイドに切り替わる場合がありますが、これはアルゴリズムのパラメーター（精度、またはデルタ）です。これは「サイクリング」と呼ばれることもあります。しばらくすると、アルゴリズムは重心を循環します。

ここで、K NPが難しいのはなぜですか？

[電子メールで保護]要約k-は、平面内のインスタンスであっても、クラスタリングがNP困難な最適化問題であることを意味します。具体的には、硬度はk =Θ（nϵ）、任意のϵ> 0で成り立ちます。ここで、nはインスタンス内のポイントの数、 kはクラスターの数です。

Kはクラスタリングを意味するとどのように解釈しますか？

ClusterK-Meansの主要な結果を解釈する

• ステップ1：最終的なグループ化を調べます。指定した最初のパーティションに基づいて、最終的なグループ化を調べて、最終的なパーティションのクラスターが直感的に理解できるかどうかを確認します。
• ステップ2：各クラスター内の変動性を評価します。