非階層クラスター分析のための手法は複数存在しますが、ここでは最もポピュラーな手法であり、当社でも用いているk-means法のアルゴリズムを紹介します。 ある集団を、身長と体重という2つの変数を基準にして、3つのクラスターにk-means法で分類します。
ヤフーバリューインサイト株式会社│非階層クラスター分析のアルゴリズム
非階層クラスター分析のための手法は複数存在しますが、ここでは最もポピュラーな手法であり、当社でも用いているk-means法のアルゴリズムを紹介します。 ある集団を、身長と体重という2つの変数を基準にして、3つのクラスターにk-means法で分類します。
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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