k-means法は各点を近い重心へ割り当て、重心更新を反復してk個のクラスタを作る手法です。

kを事前に決める必要があり、初期値、外れ値、特徴量の尺度、非球状クラスタに注意します。

この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。

似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が何かを比較します。名称だけで結論を出さず、問題文に示された条件へ定義を当てはめることが重要です。