用いてクラスタ分析を行う手順を紹介します。ラベル付けがなされていないデータに対して、近しい属性を持つデータをグループ化する手法です。例をあげると、以下のような活用方法があり、マーケティング施策や商品の企画開発などに活用することます。代表される「階層的クラスタリング」の2種類が存在します。法を用いたクラスタリングについて解説します。決められたクラスタ数にしたがって、近い属性のデータをグループ化します。以下の図では、3つのクラスタに分類しましたが、それぞれの色でどのクラスタに分類されたかを示しています。クラスタリングの結果を木構造で出力する特徴があります。類似度を示し、長いほど類似度が低く、短いほど類似度が高いことを示します。つの手順でクラスタリングを行います。各サンプルから最も近い距離にある重心点を計算によって求め、クラスタを構成。決められた回数繰り返し実行し、大きな変化がなくなるまで計算。クラスが用意されています。実行時に、以下のパラメータを制御できます。n_clustersクラスタ数。8)max_iter繰り返し回数の最大値。300)n_init初期値選択において、異なる乱数のシードで初期の重心を選ぶ処理の実行回数。10)init初期化の方法。‘k-means++’)tol収束判定に用いる許容可能誤差。