k-means法でのデータの標準化の必要性は？

Question

現在、機械学習の入門書(スッキリわかるPythonによる機械学習入門)を用いて学習をしています。

お聞きしたいことは題名通りなのですがk-means法でのデータの標準化の必要性がよくわかりません。
書籍には、「k-means法では、事前に標準化をすることを勧める」と記述されているのですが、なぜ必要なのかが記述されておらずもやもやしています。

k-means法においてデータを標準化する理由はなんなのでしょうか？

教えていただきたいです。よろしくお願い致します。

Answer 1

k-means法はユークリッド距離をもとに「固まり」を分類する方法です。そのため、スケールが異なると、スケールが大きい次元に影響されてしまうからです。

Comments

[alpha95]

ご返答ありがとうございました。