kmeans(Pro)


目次

メニュー情報

統計:多変量解析:K-means法クラスター分析

概要

K-Meansクラスタリングを実行します。

追加の情報

Origin Proのみの機能です。

必要なOriginのバージョン:8.6以降

コマンドラインでの使用法

1. kmeans ir:=1:end num:=3;

2. kmeans ir:=1:end num:=3 plot:=1 iy:=(1,3);

3. kmeans ir:=1:4 specify:=1 iinitial:=[book2]1!1:4;

Xファンクションの実行オプション

スクリプトからXファンクションにアクセスする場合、追加のオプションスイッチについてのページを参照してください。

変数

表示
変数
I/O

データ型
デフォルト
説明
変数 ir

入力

Range

<active>
クラスター化する観測値。Origin 2020b以降、[Book]Sheet!(N1:N2) 形式の短縮構文を使用できます。ここで、N1は列の連続した範囲の開始の列番号、N2は終了の列番号です。[Book]Sheet!([Book]Sheet!N1:N2,[Book]Sheet!N3:N4) の形式の非連続データも使用できます。
観測値ラベル labelr

入力

Range

<optional>
観測値のラベルを選択します。シンタックスについては、変数パラメータを参照してください。
変数の標準化 std

入力

int

0
変数を標準化する手法を指定します。

オプションリスト:

  • none:なし
    変数を標準化しません。
  • snd:Zスコア(N(0, 1)で標準化)
    変数を標準正規分布に変換
  • range:(0, 1)で標準化
    0から1の範囲で変数を標準化
クラスターの数 num

入力

int

2
観測値を分類するクラスター数。初期のクラスター中心を指定するにチェックと付けると利用できません。
初期のクラスター中心を指定する specify

入力

int

0
初期のクラスター中心を指定するか(1)、クラスターの数を使用するか(0)指定します。
初期のクラスター中心 iinitial

入力

Range

初期のクラスター中心を指定します。
反復の最大数 iter

入力

int

10
分析における反復の最大数を指定します。
初期のクラスター中心 oinitial

入力

int

1
初期のクラスター中心を出力するか(1)しないか(0)を指定します。
ANOVA anova

入力

int

0
ANOVAを出力するか(1)しないか(0)を指定します。
クラスターメンバーシップ member

入力

int

1
クラスターメンバーシップを出力するか(1)しないか(0)を指定します。
クラスターからの距離 distance

入力

int

0
各観測値と対応するクラスター中心間の距離を計算するか(1)しないか(0)を指定できます。
クラスタープロット clusterPlot

入力

int

1
クラスタープロットを作成するか(1)しないか(0)を指定します。
追加のグループグラフ plot

入力

int

0
追加のグループ化グラフを作成するか(1)しないか(0)を指定します。
プロットする変数を選択 iy

入力

Range

Plot が1のときに利用でき、グループ化グラフのグループ化されるデータです。
  • X 範囲
    グループ化グラフのX軸の範囲を選択します。
  • Y 範囲
    グループ化グラフのY軸の範囲を選択します。
K-Means法の結果 rt

出力

ReportTree

[<入力>]<新規>
レポートツリーを出力する場所を指定します。
クラスターメンバーシップ rd

出力

ReportData

<新規>
クラスターメンバーシップとクラスターからの距離を出力する位置を指定します。
プロットデータ rdplot

出力

ReportData

<新規>
プロットデータのためのシートを指定します。この変数はダイアログでは非表示です。

説明

この関数は、範囲データに対してK-Means法クラスター分析を実行します。詳細は、クラスター分分析を参照してください。

サンプル

  1. \Samples\Statistics\Fisher's Iris Data.datをインポートします。
  2. スクリプトを実行します。
kmeans ir:=1:4 num:=3 -r 2;

アルゴリズム

K-Means法クラスター分析のアルゴリズムをご覧ください。

参考文献

クラスター分析の参考文献をご覧ください。

関連するXファンクション

pca, hcluster, discrim