Microsoft Word - クラスター分析2.doc
[ 連載 ] フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 29 回 Ｒ とクラスター分析(2) 1. 樹 形図の切断とコーフエン相関係数 先 月号では、階層的クラスター分析の基本概 念や樹形図の作成などについて説明した。 クラスター分析結果を分析する際には、どの 個体がどのクラスターに属するかを確認するこ とが必要である。階層的クラスター分析では、 クラスターの数を指定し、樹形図を切断すると 個体が属するクラスが決定される。 示す。 >iris2.lab<-c(rep(1,50),rep(2,50)) >table(iris2.lab, iris2.cl) iris2.cl iris2.lab 1 2 0 1 50 2 14 36 こ の 方 法 で は 、 14 個 の virginica 品 種 が (1) 樹形図の切断 versicolor 品種に誤分類されている
Rで学ぶクラスタ解析
第２章 クラスタリング入門 2.1 クラスタリングとは 2.2 クラスタリング手法の概要 2.3 クラスタリング結果の評価
クラスター分析
クラスター分析 Last modified: Aug 28, 2015 似通った個体あるいは変数のグループ化を行うための分析手法である。 クラスター分析の結果は，図 1 のようなデンドログラム（樹状図）として表現される。 個体が似通っているかどうかの判定基準としてはいくつかあるが，取り扱いが容易なユークリッド距離を用いる。 個体のクラスター分析を行う場合には，解析に用いるデータを正規化する場合としない場合では結果がかなり異なることがある。 解析に使用する変数が異なった単位で表されているときには，正規化した方がよいかもしれない。しかし，ある変数が決定的な性質を持つ場合には，正規化することは他の変数と同格に取り扱ってしまうことになるので正規化しない方がよいかもしれない。 $n$ 個の個体について，$p$ 個の変数 $X_{i1}, X_{i2}, \dots X_{ip}\ (i =
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