すでに知っている数学だけで組み立てる古典的モデル
2ダースほどのラベルのない点が散らばった地図。答えもラベルもないのに、それでもコンピュータはグループを見つける。このコースでここまでに作ってきたモデルはすべて、ラベルつきの例から学んできた。合わせるべき価格、予測すべきクラスだ。k-Meansはそのラベルを完全に投げ捨て、点どうしがどれだけ近くに座っているか、それだけを頼りに進む。
シーズンの初め、k台のアイスクリームのトラックが町のあちこちに散らばる。毎朝、各トラックは前日に自分が売った客たちのちょうど中心へ移動する。トラックが停まり直すと、何人かの客は今度は別のトラックのほうへ少しだけ近くなるので、明日の縄張りもまた動く。これを毎朝繰り返すと、やがてトラックは動かなくなる。1台ずつが、安定した小さな客の集まりの中心に停まったのだ。この日課を、何も動かなくなるまで繰り返すこと。それがk-Meansである。
下にはラベルのない点と、どこへでもドラッグできるk個の中心マーカーがある。ステップを押して、2つのことが順に起きるのを見てみよう。まずすべての点が、最も近い中心の色に染まる。次に中心たちが、たったいま自分を選んだ点たちの平均位置へすべるように動く。ここに事前計算されたものは何もない。点をドラッグし、中心をドラッグし、kを変えて、もう一度ステップを押してみよう。置いた場所からデータが仕分け直されていく。