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k-meansで寄与率やどのデータがどのクラスタに分類されているかのコード

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pythonでk-means法を行う際に寄与率の計算やどのデータがどのクラスタに分類されているかのコードが見つからなくて困っています。

なにかご存じの方いましたらよろしくお願い致します。

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checkベストアンサー

0

teratailの質問のマナーとして自分で調べてわからないことを聞くことになっています。
特殊なことは何もせず「python k-means」でググるだけで分かりやすいコード付きの記事がたくさん出てきますが、何をどう調べて「見つからな」いのでしょうか?

scikit-learn でクラスタ分析 (K-means 法)

やら

K-meansクラスタリング

やら

k-means法を理解する

やら

pythonでk-means法を行う際に寄与率の計算やどのデータがどのクラスタに分類されているかのコードが見つからなくて困っています。

どこクラスタに分類されたかは例えば

pred = KMeans(n_clusters=クラスタの数).fit_predict(データの配列)

みたいな感じですね。「k-means法を行う際に寄与率」とは何でしょうか?
主成分分析して第一主成分と第二種成分でプロットし、k-meansのクラスタで色分け
みたいなことでしょうか。

であれば上の2番めの記事に書いてありますね。

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  • 2020/07/23 17:06

    k-meansではなくPCAで属性の何が起因しているか計算する必要があるんですか。どの記事でもPCAに落とし込むしかないようだったので。

    キャンセル

  • 2020/07/23 17:15

    実施者が何をしたいかによります。
    「どの記事でもPCAに落とし込むしかないようだったので。」
    そんなことないですよ。
    k-meansは実施者が指定したクラスの数にデータを分類するアルゴリズムです。

    実施者が「自分のデータをnクラスに分類したい」とのことであればk-meansをして終了です。

    実施者が「自分のデータをnクラスに分類し、それが妥当かをデータから検証したい」とのことであれば、
    正解となる教師ありであればそれで答え合わせをする、まぁ通常はないのでデータから何か言えないかな
    というところでPCAを実施し、主成分の1と2(がある程度の寄与率がある前提で)でプロットして、
    「主成分2までで十分累積寄与率があるのでデータを説明できている。それでnクラスに分類しているように見える。k-meansのクラス分類でも同様になっている。異なる手法で同じ結果が得られているということは妥当といえる可能性が高い。
    というような考え方です。

    記事をよく読み、ご自身のデータでも実行なさって練習されるとよろしいかと思います。

    キャンセル

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