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K-means法
クラスター分析の手法は２種類に大別される．一つはグループの数（クラスター数）を徐々に増やしていく... クラスター分析の手法は２種類に大別される．一つはグループの数（クラスター数）を徐々に増やしていく（もしくは減らしていく）階層的な手法．もう一つはあらかじめクラスター数を固定して分類を行う非階層的な手法である．ここでは両者の違いとともに，非階層的な手法の代表例であるK-means法について概説する． 階層的なクラスタリング手法では，クラスター数を徐々に減らす場合，初めはすべての個体を要素一つからなるクラスターと考え，互いの距離の近いものから順にクラスターを融合していくことにより，適当な数のグループに分割する．そのため，クラスター間の融合の順序とその類似度を表すデンドログラム（樹状図）が形成されるという特徴がある． 非階層的な手法の代表例であるK-means法では，あらかじめ固定された数（例えば，K個）のクラスターのおのおのにその代表であるプロトタイプを与え，それぞれの個体を最も近いプロトタイ
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