クラスタリングを使用してデータをクラスター化し、クラスター領域をプロットします。フィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。花弁の長さと幅を予測子として使用します。(cm)';大きいクラスターは、分散がより低い領域とより高い領域に分割されているように見えます。つのクラスターがオーバーラップしている可能性があります。データをクラスタリングします。クラスターを指定します。乗ユークリッド距離を使用します。設定して、より低い局所的最小値を検索することをお勧めします。含まれている観測値に対応する、予測したクラスターのインデックスのベクトルです。使用して各重心からグリッド上の点までの距離を計算します。アルゴリズムが収束しないことを示す警告を表示します。回のみ実行されることから予想できます。クラスターの領域をプロットします。スクリプトを開く標本データを無作為に生成します。つのクラスターが存在するように見えます。つの初期値から最適な割り当てを選択します。最終出力を表示します。使用して複製が個別に初期化されます。クラスターとクラスター重心をプロットします。silhouetteへ渡すことで、クラスターがどの程度適切に分離されたかを判断できます。使用すると時間がかかる場合があります。ある場合、並列計算により収束までの時間が短くなります。モデルから大きなデータセットを無作為に生成します。