G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第45問: k-means法が最小化するクラスタ内の二乗距離の和（慣性、inertia）に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

「細長いクラスタや形の不規則なクラスタもうまく分けられる」が不適切です。scikit-learnのユーザーガイド2.3.2節は、慣性はクラスタが凸で等方的だという前提を置いており、細長いクラスタや不規則な形の多様体にはうまく対応できないと述べています。

「凸で…等方的である」という前提は、同節が慣性の欠点として挙げる内容のとおりです。「正規化された指標ではなく…0が最適」も同節の指摘のとおりで、値の大きさそのものからは分け方のよしあしを測りにくいという欠点です。

「主成分分析で次元を減らしてから」も、同節が、高次元でユークリッド距離がふくらむ問題を和らげ、計算も速くする方法として挙げています。k-means法は、同じ程度の広がりを持つ丸いまとまりにデータを分ける考え方の手法だと押さえましょう。