...実になるほどねぇ。知りたかったのは「10m」「0m」の全地点と、9つの重心との距離だよね。...その発想はなかった!(だからありますってば。nstart=50)」の結果を使います。nstartをもっと多くしないといけないのかしら。メモリがぜんぜん足りないわ。(棒読み)※nstart=100とnstart=500を試しましたが、nstart=25のときとは違ってnstart=50のときと同じ、湾の西側の山の高さ「60m」以上を1つのクラスターとする結果が得られます。海のクラスターは、北東部の隅が1つにまとまり4つになります。この結果でも『豊かな漁場!』の考察ができます。...よきかなよきかな!(※恐縮です。299.2970うーん。このまま33333行のデータで同じことをしてもいいでしょうか。3秒かかって計算した距離行列をほとんどぜんぶ捨てて1行目だけ得ようだなんて...3秒だから、まいっか。...『まいっか』!!(※恐縮です。でっかい「ウサゲいっきまーす」うーん。でっかいウサゲとはこのことだよ。お客さまお客さまウサギみたいな顔してふくれてるよ。プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします「dist関数」が返すのはdistオブジェクトみたいなのではあるけれど、head関数で見に行けばうまいこと扱ってくれて、距離行列として表示させたときの行列の左上から下へ1番、2番、(3番から33332番まで略)33333番の順で、上に戻って右へ1つ進んで33334番みたいな順で読み込んでくれます。計算自体を33333番目で終わりにしてくれるオプションとかって、ないんですかねぇ。305.26まいっか。さあさあきょうび「まいっか」などと言うひとがいたら負けじと大きな声で『まいっか!!』とお返事するのですよ。(違)k-meansで得られたセントロイド(重心)は山か海であるので、特に山の場合、その近くに「10m」や「0m」の地点はなく(※海の場合でも、まず海が浅くなって「-3m」の地点があってから「0m」があるので重心からはそれなりに遠いと思われる)、このヒストグラムで見て0から50のような区間の頻度は小さく、そして256×256の平面だといっているのに300だのという対角線みたいに離れた地点というのも頻度は小さく、つまりヒストグラム(分布)はだいたい正規分布だろうと、こういうわけです。n=33333)Rでfor文まで使うのは別の仕事(※「対話的」とはいえなくなる)だと思うので、ここではぜんぶ平たく書きます。