の続きです。前回はR言語で階層クラスタリングをしました。今回は非階層クラスタリングをしてみて、前回の結果を比較してみます。
k-means法というクラスタリング手法で、kmeans()関数で実行可能です。
kmeans()関数では、実行するたびに結果がかわるので、はじめにset.seed()関数で乱数の種を固定しておきます。
前回の階層クラスタリングでは、3つのグループに分類しましたので、今回も3つのグループにわけてみます。
結果は$clusterでわかります。
oupの列が前回の階層クラスタリング、kmeansの列が今回の非階層クラスタリングの結果です。head()関数ではじめの数行を表示してみました。
table関数でgroupとkmeansがどのくらい一致しているかみてみます。
前回と同じように散布図にしてみてみます。
東京都と同じグループとして、神奈川県、大阪府、愛知県が含まれています。
numとtworatioだと1と2のグループが混ざっていますね。
今回は以上です。
初めから読むには、
です。
今回使った関数は
set.seed() : 乱数の種を固定
kmeans()関数 : k-means法でクラスタリング
head()関数 : データフレームのはじめの数行を表示
plot()関数 : 散布図を描く
text()関数 : グラフエリアに文字を挿入
でした。
