G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第8問: k-means法（k平均法）の説明として、最も適切なものはどれか。

肢2が正解です。An Introduction to Statistical Learning（James ほか）第12章のアルゴリズムでは、まず各データに1〜Kの番号を無作為に割り当て、各クラスタの重心（特徴量の平均）を計算し、各データを最も近い重心のクラスタへ割り当て直す手順を、割り当てが変わらなくなるまで繰り返します。

肢1はラベル付きデータを使う分類の説明で、教師なし学習の k-means 法ではありません（名前の似た k近傍法と混同しやすい所です）。

肢3は誤りで、この手順が見つけるのは局所的な最適解なので結果は初期の割り当てに左右され、初期値を変えて複数回実行し、目的関数が最も小さいものを選ぶことが勧められています。

肢4も誤りで、クラスタ数 K は事前に指定します。