# 定義
[Wikipediaの定義](https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) 
> **k平均法**は観測データをK個のクラスタに分割することを目的とする手法で、各観測データは、クラスタの平均（中心または重心）が最も近いクラスタに属する。この平均は、クラスタのプロトタイプとして機能する。
![K-means_convergence.gif](1KBpVpCXG5IM)

アルゴリズムは、クラスタ重心の位置を繰り返し更新し、すべての観測値が異なるクラスタ重心に関連づけられなくなるまで処理を行います。
このプロセスは、上のアニメーションで説明されています :arrow_up: (出典: [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) ).
この例 :arrow_up: は、2次元空間（つまり、2つの特徴量を持つデータにk平均法を適用した場合）に何が起こるかを示していますが、全く同じ論理が1次元（当ソリューションのように、**RFM** 特徴量のそれぞれに別々のk平均法を適用）、または高次元の場合にも適用されます。
