k-meansの結果が安定しない場合、以下の対策を検討できます。 初期セントロイドの選び方を改善する: k-means++などの手法を使用して、初期セントロイドをより良い位置に選ぶことで、結果の安定性を向上させることができます。 kの値を見直す: 適切なkの値を選定するために、エルボー法やシルエット法を用いて再評価します。 データの前処理を行う: データのスケーリングやノーマライゼーションを行うことで、距離計算の影響を軽減し、結果の安定性を向上させることができます。 異常値の除去: 異常値が結果に影響を与えることがあるため、データセットから異常値を除去することも考慮します。 これらの対策を講じることで、k-meansクラスタリングの結果をより安定させることが可能です。