k-meansクラスタリングは、以下のような特性を持つデータに適しています。 数値データ: k-meansは距離計算に基づくアルゴリズムであるため、数値データに対して効果的です。 カテゴリカルデータには適用が難しいです。 球状クラスタ: k-meansは、データが球状のクラスタに分布している場合に最も効果的です。 非球状のクラスタには適さないことがあります。 均一なデータ分布: データが均一に分布している場合、k-meansは良好な結果を得やすいです。 データの密度が大きく異なる場合、結果が不安定になることがあります。