次に、より一般的な多次元のデータのクラスタリングアルゴリズムについて考察する。 多次元データのクラスタリングアルゴリズムは、似たもの同士を併合していくつかの グループにまとめて行く階層的なクラスタリング (hierarchical clustering method) と、似たものが結果的に同じグループに入るように集合を分割する非階層的クラスタ リング (non-hierarchcal clustering method) とに大別して考えることができる。 非階層的クラスタリングの代表例は、k-mean法である。k-mean法は、ある初期分割か らはじめて、ある評価基準の意味で良い分割結果が得られるように対象を分類しなお すことを繰返して、最終的な分割結果を得る。k-mean法およびその改良版はアルゴリ ズムが比較的簡単なため、多くの場面で応用されている。例えば、ベクトル量子化器 の設計