クラスター分析 - K-Means法のデータを入力する

開始クラスター指定を指示します。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。最初のクラスター化が、クラスター化されている観測値に関する実用的および・または工学的な知識に基づきます。詳細はクラスター分析K平均法の開始方法を参照してください。

• クラスター数：初期クラスターの演繹的知識がない場合に選択します。値を入力して、作成するクラスターの数を指定します。初期クラスターは、ワークシート内の1行目のデータです。たとえば、3を入力する場合、最初の3行のデータは初期クラスターの重心です。
• 初期分割 (パーティション) 列：初期クラスターメンバーシップが含まれる列を指定するために選択します。初期クラスターを定義する観測値の正の整数を使用して、残りの観測値にゼロを使用します。

変数を標準化するを選択して、Minitabにすべての変数を等しく重み付けさせます。多くの場合、標準化は実用的であり、変数が異なる尺度を使用するときはとくに重要になります。変数Aの尺度が0～10,000,000ドル、変数Bの尺度が0.0～1.0の比率だとします。変数が標準化されていない場合、クラスター化手順は、変数Bよりも、尺度の大きい変数Aを重み付けしますが、おそらくこれは望まれる結果ではありません。このため、値を標準化する必要があります。

Minitabでは、平均値を減算し、標準偏差で除算することにより、距離行列を計算する前にすべての変数を標準化します。変数を標準化すると、全重心がすべてのクラスターで0になります。