K平均法（K-means）とは？データをグループに分けるかんたんアルゴリズム入門

K平均法（K-means）は、大量のデータを自動的にグループに分けるためのシンプルで強力な方法です。初心者にもわかるように、小学生でも理解できるレベルで、仕組み・使い方・注意点をわかりやすくやさしく解説します。

K平均法（K-means）とは？

K平均法（けいへいきんほう、K-means）は、たくさんのデータを「似たもの同士」に分けるための方法です。たとえば、いろんな色のボールがごちゃまぜになっているときに、「赤っぽいグループ」「青っぽいグループ」「黄色っぽいグループ」と分けるようなイメージです。

「K」というのは、最初に「いくつのグループに分けたいか」を決める数です。たとえば「K=3」なら、3つのグループに分けることになります。

K平均法の流れは、とてもシンプルです。以下のような手順で動きます。

まずは、どのデータがどのグループかまだ分からないので、とりあえずK個の「グループの中心」をランダムに決めます。

次に、データ（たとえば点や数字など）を、いちばん近い中心に「よいしょ」とくっつけます。これで、仮のグループができます。

それぞれのグループができたら、その中にいるデータの「まんなか（平均）」を新しい中心として更新します。

くっつけなおして、中心を更新して、を何回もくり返していると、だんだんグループが安定して動かなくなります。そうなったら「できあがり」です。

たとえば、クラスのみんなの身長と体重のデータがあったとします。それをK平均法にかけると、「ちょっと小柄な人たちのグループ」「ふつうの人たちのグループ」「大きめの人たちのグループ」みたいに、パターンごとに分けてくれるイメージです。

K平均法は、いろんな場面で使われています。

注意点	説明
最初の位置で結果が変わることがある	最初の中心をランダムに決めるので、分け方が毎回ちがうこともある
グループの数は先に決めなきゃいけない	「何グループに分けたいか」は自分で決めないといけない
きれいな丸いグループじゃないと苦手	「グループのかたち」がゆがんでいると、うまく分けられないことがある

K平均法は、たくさんあるデータを「似たもの同士」に分けるための、とても有名な方法です。手順もシンプルでわかりやすく、「まず試してみたい」というときにぴったりの手法です。

データを「見る」「理解する」「まとめる」ためには、こうした方法がとても役立ちます。学校の成績、会社の売上、機械の動き……いろんなデータをきれいに整理して、新しい気づきを得る手助けをしてくれるのがK平均法です。

このしくみを覚えておけば、いろんな場面で「使えるアイデア」として活かすことができます。