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517 非階層クラスター分析プログラム

非階層クラスター分析は、サンプルを指定するグループ数に分類する時に使用します。
グループの方法はK-means法を適用します。
この方法は、グループの中心からサンプルまでの間の距離が最小となるように出し入れ
を行い収束させて分類します。


サンプルデータ


設定画面

アドイン接続後、メニューから「非階層クラスター」をクリックすると、次のようにメニューが表示されます。

データの行列範囲:

分析をしたい範囲をマウスでドラッグし範囲制定します。

行列のラベル:

データラベルを含めて範囲選択をした場合は、「共にあり」をマウスでクリックして選択します(データラベルは、行列ともに含める必要があります)。

分類数:

分類数を数字で入力します。

出力先:

出力を開始したいセルを1か所マウスでクリックして選択します。

設定が済んだら、「開始」ボタンをクリックします。
「中止」ボタンをクリックすると、操作を中止します。


出力結果


参考:

サンプルデータをもとに解法手順を以下に示します。

Cl=3の時 = 6

  1. 距離を計算し、大きい順にソートする。

  2. 上のようにグループの中心を設定する。
  3. 基のデータに戻す。(dd列で、昇順ソートする。)
  4. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。
  5. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし、分類する。

  6. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。

  7. 判定する。

    2乗誤差が0になっていないので、4に戻って繰り返す。
  8. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。
  9. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし分類する。

  10. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。

  11. 判定する

    2乗誤差が0になっていないので、再び4に戻って繰り返す。

  12. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。

  13. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし、分類する。

  14. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。

  15. 判定する

    2乗誤差が0になっていないので、再び4に戻って繰り返す。

  16. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。

  17. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし分類する。


     
  18. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。
  19. 判定する

    2乗誤差が、0でないので繰り返す。
     
  20. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。
  21. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし、分類する。
  22. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。
  23. 判定する

    2乗誤差が、0でないので繰り返す。
     
  24. 次のように k1、k2、k3との距離を計算する。
     
  25. 最小距離のKを結果の欄に記入する。 右のように、分類区分kでソートし分類する。
  26. 分類した新規のK1,K2、K3の重心(平均値)を計算する。
  27. 判定する

    2乗誤差が、0であるので終了する。

定価: ¥10,368.-

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