K-Meansクラスター数の指定

1K-eansのクラスター数の指定

自動クラスタリングノード

IBM SPSS ModelerのK-Meansノードで一度に指定できるクラスター数は1パターンだけで、デフォルトでは5個です。複数パターンのクラスター数で実行したい場合は、自動クラスタリングノードを用いると効率的です。

次に、クラスター数の設定を変更します。

クラスター数を指定するエディターが表示されるので、試行したいクラスターの数を指定します。クラスター数として「4」「6」「7」「8」を追加してみます。

以上の設定で、クラスター数4～8個でそれぞれ分析を実行することになります。

この設定でK-meansによって作成されるモデル数は全部で5個になります。この例では、KohonenとTwo-Stepのモデルタイプはオフにしています。デフォルトでは、結果について良いと判断されるものから上位5個が選択されます（この設定はモデルタブの「保存するモデル数」で変更可能です）。

モデル作成の結果、全体像（レコードが所属するクラスター中心への距離と最近隣クラスター中心との距離の情報に基づいて計算されるシルエット）と呼ばれる指標に基づき、クラスター数5個の場合がレコードをもっとも明確に分類できることが分かりました。試行したクラスター数の中で2番目に良いのは6個の場合、3番目に良いのは8個に分類する場合のようです。