K - means implementation in R

Summary

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Takeaways

• 😀 K-meansクラスタリングは、データを複数のグループに分けるためのアルゴリズムであり、最も近い中心点を基にクラスタを形成します。
• 😀 アルゴリズムの主要な手順は、初期クラスタの中心をランダムに設定し、その後データポイントを最寄りの中心に割り当て、中心を更新することです。
• 😀 K-meansの目的は、クラスタ内のデータの分散（平方誤差）を最小化することです。
• 😀 K-meansクラスタリングは、Uberのデータセットに適用されており、乗車データを元にクラスターを形成する例が示されています。
• 😀 Rプログラミング言語を使用してK-meansを実装する方法が解説されています。データの前処理やライブラリのインポートが重要なステップです。
• 😀 K-meansアルゴリズムを実行する際、ユーザーは最適なクラスタ数（K）を選択する必要があります。
• 😀 Elbow法は、最適なクラスタ数を決定するために使用されるテクニックで、クラスタ内の誤差平方和（SSE）をプロットします。
• 😀 クラスタ数が増えるにつれてSSEは減少しますが、減少が緩やかになるポイントが最適なKとなります。
• 😀 Uberデータを例にすると、特定の時間帯や場所におけるトリップのパターンをクラスタリングによって視覚化できます。
• 😀 最後に、K-meansクラスタリングを通じて、Uberのデータをセグメント化し、異なる地域や時間帯でのトリップの特徴を明確にできます。