機械学習記13日目 ～ k平均法

　それでは、k平均法をscikit-learnで試したいと思います。scikit-learnには、cluster.KMeansクラスがあり、k平均法によるクラスタリングを実行できます。書式は、図1のようになります。

図1．KMeansの書式

▶クラスタリングの実施

　今回は、irisデータセットを3つのクラスに分割します。最初にirisデータセットをロードして、正解の分類を確認しておきます。

　このように、irisデータセットには3種類のアヤメデータ（ラベル0×50個、ラベル1×50個、ラベル2×50個）が入っています。それでは、KMeansの学習モデルにirisの計測データだけを渡して、うまく3つのクラスタに分離できるか試してみたいと思います。

　これで、irisデータセットをk平均法によって、3つのクラスに分けました。クラスタリングの結果のラベルを表示してみます。

　ラベル番号は、最初に割り当てたランダムな番号なので正解とは異なりますが、だいたい最初の50個がクラスタ１、次の50個がクラスタ0に分割できるみたいです。