非階層的クラスタリング2018.01.05非階層的クラスタリングは、サンプルを予め決めた数分だけ分割する方法である。分割された各クラスターは、階層構造を持たない。個のクラスターに分けるアルゴリズムである。具体的に、次のような手順でクラスタリングを行う。個を選び、クラスター中心とする。個のクラスター中心のうちもっとも近いクラスター平均に紐づける。個のクラスターに分割される。個のクラスターそれぞれに対して重心を求める。これらの重心を、新しいクラスター平均とする。個のクラスター中心のうちもっとも近いクラスター平均に紐づける。法では、最初にどの要素をクラスター平均に選ぶかで、最後のクラスタリング結果が異なってくる。法を利用してクラスタリングを行う場合は、初期値を変えて何回か実行して、クラスター内距離の平均が最小となるような初期値を選んだりした方が望ましい。法によるクラスタリングは、データを塊ごとにクラス分けされる傾向がある。そのため、データの分布が塊ごとになっていないとき、クラスタリングがうまく行われないことが多い。法によりクラスタリングする方法である。カーネル関数として、多項式カーネルやガウスカーネルなどがある。法と同様に初期値に依存する。初期値を変えて何回か実行して、クラスター内距離の平均が最小となるような初期値を選んだりした方が望ましい。よりクラスタリングを行う方法である。