kmeans(Pro)

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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

表示名	変数名	I/O とデータ型	デフォルト値	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

\Samples\Statistics\Fisher's Iris Data.datをインポートします。
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。