非階層的クラスタリングの代表であるk-means法に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
k-means++法は、初期のクラスタ中心同士が互いに離れた位置に選ばれるよう確率的に初期化することで、初期値依存性を緩和する手法である。
イ
k-means法は、クラスタの数 k をアルゴリズム自身が自動的に最適な数へ決定してくれる。
ウ
クラスタの形状が三日月型やドーナツ型のように非球状であっても、k-means法は完璧にクラスタを分離できる。
エ
各データ点を最も近いクラスタ重心に割り当てた後、重心の再計算は行わずに1回の反復で終了する。