マハラノビス距離を用いたk-means法 | Sunny side up!

先日，HAD10.204をアップしました。そのときに新機能として搭載したのが，マハラノビス距離を用いた非階層クラスタ分析(以下，改良k-means法）です。 さて，この方法は，豊田・池原(2011；心理学研究)に掲載されたものです。従来のk-means法のアルゴリズムを改良して，より精度の高い手法となりました。アルゴリズムもとてもシンプルで，すぐにHADに実装できました。今回の記事は，この改良k-means法を紹介します。 k-means法ってそもそもなんぞや 最初に，k-means法について説明します。 クラスター分析には，階層クラスタ分析と，非階層クラスタ分析（SPSSでは大規模クラスタという名前）に分けることができます。 階層クラスタ分析は，クラスタに階層性を仮定しています。すなわち，下位のクラスタを統合して新しい上位のクラスタを作り，そのクラスタ同士をまた統合して・・・という感じに