教師なし学習の手法
次のうち、教師なし学習に分類される手法として最も適切なものを1つ選べ。
- A
線形回帰
- B
ロジスティック回帰
- C
k-means法
- D
サポートベクターマシン
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正解：C
k-means法は正解ラベルを使わずにデータをグループ分けする教師なし学習の手法。
| 種類 | 使うデータ | 例 |
|---|---|---|
| 教師あり学習 | 入力と正解のペア | 分類・回帰 |
| 教師なし学習 | 正解なし | クラスタリング（k-means法など）・次元削減（主成分分析など） |
- A
誤り。正解となる数値（目的変数）を使って学習する、教師あり学習の回帰の手法。
- B
誤り。名前に「回帰」とつくが、正解ラベルを使って分類する教師あり学習の手法。
- C
正しい。正解ラベルを使わず、データを似たもの同士の k 個のグループ（クラスタ）に分ける、教師なし学習の手法。
- D
誤り。マージンを最大にする境界を、正解ラベル付きのデータから求める教師あり学習の手法。
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