教師なし学習比較
k-meansクラスタリングと階層的クラスタリングの違いについて、最も適切な説明はどれか？
A.k-meansは事前にクラスタ数を指定する必要があるが、階層的クラスタリングは指定不要である← 正解
✓ 正解です。k-meansはK値を事前に指定する必要があり、階層的クラスタリングはデンドログラムから事後的にクラスタ数を決定できます。
B.階層的クラスタリングはk-meansより高速で、大規模データセットに向いている
✗ 逆です。階層的クラスタリングはO(n²)の計算量で遅く、k-meansはO(nk)で高速です。
C.k-meansは確率モデルに基づくが、階層的クラスタリングは距離ベースである
✗ 誤りです。k-meansは距離ベース（通常ユークリッド距離）で、GMMが確率モデルです。
D.k-meansは複数回実行しても常に同じ結果が得られるが、階層的クラスタリングは異なる結果が得られる
✗ 誤りです。k-meansは初期値選択によって異なる局所最適解に陥る可能性があります。
この問題のポイント
k-meansはK値を事前に指定する必要があり、階層的クラスタリングはデンドログラムから事後的にクラスタ数を決定できます。
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