クラスター平均法

K平均法によるクラスター化では、最初に、定義されたクラスター数に観測値をグループ化します。Minitabでは、次の手順を使用してクラスターを作成します。

  • Minitabによって、観測値が評価され、最も近いクラスターに移動されます。最も近いクラスターとは、観測値とクラスター重心間のユークリッド距離が最小のクラスターのことです。
  • 観測値の増減によってクラスターが変化すると、クラスター重心が再計算されます。
  • 以上の処理は、異なるクラスターに移動できる観測値がなくなるまで繰り返されます。この時点で、すべての観測値が上記の基準に従って最も近いクラスターに配置されます。

観測値の階層クラスター化とは異なり、クラスターK平均法によって最初に結合した2つの観測値は、結合後でも別々のクラスターに分けることができます。

K平均法は、クラスターの最適な開始点がある場合に、良好な結果を示します。

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください