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Introduction

  • K-Means: シンプルで高速なクラスタリングアルゴリズム。データポイントをK個のクラスタに分け、各クラスタの中心（セントロイド）を計算する。

  • GMM (Gaussian Mixture Model): より柔軟なクラスタリング手法。データポイントがガウス分布に従うと仮定し、各クラスタの形状やサイズが異なる場合にも対応可能。

  • K-Meansの利点: シンプルで理解しやすく、計算コストが低い。大規模データセットにもスケーラブル。

  • K-Meansの欠点: 初期セントロイドの選択に依存し、異なるクラスタ数や形状に対しては性能が低下する。外れ値に敏感。

  • GMMの利点: 複雑なデータパターンを捉えることができ、外れ値に対しても柔軟に対応可能。

  • GMMの欠点: 計算コストが高く、結果の解釈が難しい。クラスタ数の選択が慎重に行われる必要がある。

K-Meansの特徴 [1]

  • シンプルで理解しやすいアルゴリズム。

  • データポイントをK個のクラスタに分ける。

  • 各クラスタの中心（セントロイド）を計算する。

  • クラスタの形状は球状に限定される。

  • 計算コストが低く、大規模データセットにも対応可能。

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GMMの特徴 [1]

  • ガウス分布に基づくクラスタリング手法。

  • 各クラスタの形状やサイズが異なる場合にも対応可能。

  • データポイントがガウス分布に従うと仮定する。

  • クラスタの中心と共分散を計算する。

  • 複雑なデータパターンを捉えることができる。

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K-Meansの利点 [1]

  • シンプルで理解しやすい。

  • 計算コストが低い。

  • 大規模データセットにもスケーラブル。

  • 実装が容易。

  • クラスタ数を手動で選択できる。

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K-Meansの欠点 [1]

  • 初期セントロイドの選択に依存する。

  • 異なるクラスタ数や形状に対して性能が低下する。

  • 外れ値に敏感。

  • クラスタの形状が球状に限定される。

  • 次元が増えると効果が低下する。

GMMの利点 [1]

  • 複雑なデータパターンを捉えることができる。

  • 外れ値に対して柔軟に対応可能。

  • クラスタの形状やサイズが異なる場合にも対応可能。

  • データポイントが複数のクラスタに属する確率を計算できる。

  • クラスタ数の選択が慎重に行われる必要がある。

GMMの欠点 [1]

  • 計算コストが高い。

  • 結果の解釈が難しい。

  • クラスタ数の選択が慎重に行われる必要がある。

  • データポイントを直接クラスタに割り当てない。

  • 初期パラメータの選択に依存する。

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