指定すると、詳細な分析結果を表示。0)random_state乱数のシードを固定する場合に指定。None)copy_x距離を事前に計算する場合、メモリ内でデータを複製してから実行するかどうか。True)n_jobs初期化を並列処理する場合の多重度。クラスのメソッド以下のメソッドを用いて、クラスタリングの計算を行います。y])クラスタリングの計算を実行する。y])各サンプルに対する、クラスタ番号を求める。分析に用いた距離空間に変換して返す。get_params([deep])計算に用いたパラメータを返す。分析に用いた距離空間に変換して返す。用いてクラスタ分析を行う手順を紹介します。(卸売業者の顧客データ)」を利用します。データセットの構成は以下のようになっています。件の顧客データが格納されています。Channel販売チャネル。個人向け小売Region各顧客の地域。その他Fresh生鮮品の年間注文額Milk生鮮品の年間注文額Grocery食料雑貨の年間注文額Frozen冷凍食品の年間注文額Detergents_Paper衛生用品と紙類の年間注文額Delicassen惣菜の年間注文額データセットの詳細は以下にて確認可能です。(当サイトでミラー)分析用コード以下のコードを実行して、クラスタ分析を実行できます。つのクラスタに分類します。付与されたことがわかります。各クラスタの特徴を確認クラスタ分析の結果を利用し、各クラスタがどのような特徴があるのかを確認します。データフレームを利用します。用いて傾向を可視化すると以下のようになります。結果から、それぞれ次のように説明できます。購買額が比較的高いことがわかります。全体的に購買額が低い傾向にあります。全てのジャンルで購買額が高いと言えます。購買額が比較的高いことがわかります。上記のように、クラスタ分析は簡単にデータのみからあらゆる発見を行うことに適している汎用的な手法だと言えます。皆さんが会社や研究で扱っているデータもこのように分析することで、新たな発見があるかもしれないでしょう。