エルボー法
k-means法でクラスタの数 k を決めるとき、k を増やしながらクラスタ内のばらつきの合計を描き、減り方が急にゆるやかになる点を選ぶ方法を何というか。最も適切なものを1つ選べ。
- A
エルボー法
- B
グリッドサーチ
- C
ホールドアウト法
- D
最小二乗法
正解と解説を見る
正解:A
エルボー法は、クラスタ内のばらつきの減り方がゆるやかになる点で k を選ぶ方法。

- A
正しい。グラフの曲がり方がひじ(エルボー)のように見えることから名付けられた。シルエット分析という方法もある。
- B
誤り。ハイパーパラメータを総当たりで探す方法で、k の決め方に使うこともあるが、この説明はエルボー法。
- C
誤り。モデルを評価する方法。
- D
誤り。回帰のパラメータを求める方法。
このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会(JDLA)・一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)の公式サービスではありません。