『実践的なデータ解析の手順』 における「4. クラスタリング (クラスター解析) を行う」についてです。なお実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。
[New] k-meansのプログラムを簡単に入手できるようになりました！
それぞれのURLからお求めください！
MATLAB: https://note.mu/univprof/n/n641d097c703e
R: https://note.mu/univprof/n/n91f837b4c8fd
Python: https://note.mu/univprof/n/n4a2220a4ac44
k平均法 (k-means clustering)
k平均法 (k-means clustering) は階層型でないクラスタリング手法です。最初にクラスターの数を決めるだけで、全サンプルがそれぞれの属するクラスターの平均に近くなるように、クラスタリングが行われます。
k-meansのメリットは
- アルゴリズムが単純
- 最初にクラスターの数を決めるだけでよい
です。ただし次のようなデメリットもあります。注意してください。
- 最初のクラスターをランダムに決めるため、実行するごとに結果が変わる
- クラスターの数がわからないとき、適切な値を決める方法論がない
- 複雑なクラスターのときには使えない
k-meansは以下の手順で行われます。
- クラスターの数を決める
- 必要に応じて説明変数をオートスケーリングする
オートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。 - k-meansによるクラスタリングを行う
- クラスタリングの結果を見える化する
「2.データを見える化 (可視化) する」でデータセットを見える化し、そこにクラスタリングの結果を表示します。例えばクラスターごとに色を変えてプロットすると見やすいです。
ご案内。
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