[実行用プログラム公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk平均法(k-means clustering) (MATLAB言語)

仕事や研究において、クラスタリングを行うためにk平均法 (k-means clustering) をする方もいらっしゃると思います。k-meansの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

しかし、k-meansのやり方はわかっても、実際にk-meansができるようになるわけではありません。ネットでk-meansのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でk-meansを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。

そこでコピペするだけでk-meansを実行可能なプログラムを作りました。以下の記事に示す形式のデータ(data.csv)さえ準備すれば、MATLAB言語でk-meansが可能です。

MATLAB言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果を下に示します。サンプルごとのクラスター番号が”ClusterNum.csv”というファイルに保存されます。

k-meansからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したk-meansをすぐに実行できます。

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

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[実行用プログラム公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk平均法(k-means clustering) (MATLAB言語)

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