k-meansは観測点を k個のクラスタに分割 k-meansのkは 事前指定が必要 k-meansは最も近い 重心に割り当て 重心を再計算 更新・変更が なくなるまで反復 初期値で結果が 変わることもある ウォード法は階層的 クラスタリングの手法 全観測点を個別にして開始 結合ごとにクラスタ内 分散増加を最小化 k指定不要で 後から切り取り クラスタ数決定 デンドログラムは階層的 結果を樹形図で可視化 葉は観測点 枝はクラスタの結合 縦軸の高さは 結合時の距離を表す 横切断で任意の クラスタ数設定 k-meansは非階層的 ウォード法は階層的 デンドログラムは 階層法の可視化ツール
