KMeansCentroidND() は、K 平均法クラスタリングを適用してチャートの行を評価し、チャートの各行に、このデータ ポイントが割り当てられているクラスターの目的の座標を表示します。クラスタリング アルゴリズムで使用される列は，パラメーター coordinate_1、 coordinate_2、などによって、最大 n 列まで決定されます。これらはすべて集計です。作成されるクラスターの数は、num_clusters パラメーターによって決定されます。
KMeansCentroidND は、行ごとに 1 つの値を返します。戻り値はデュアル値であり、データポイントが割り当てられているクラスター中心に対応する位置の座標の 1 つです。
構文:
KMeansCentroidND((num_clusters, num_iter, coordinate_no, coordinate_1, coordinate_2 [,coordinate_3 [, ...]])
戻り値データ型： デュアル
引数：
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| num_clusters | クラスターの数を指定する整数。 |
| num_iter | 再初期化されたクラスター中心を使用したクラスター化の反復回数。 |
| coordinate_no | 図心の望ましい座標番号 (たとえば、x、y、または z 軸に対応)。 |
| coordinate_1 | (チャートから作成できる散布図の) 通常は x 軸の最初の座標を計算する集計。追加のパラメーターは、2 番目、3 番目、4 番目の座標などを計算します。 |
自動クラスタリング
KMeans 関数は、深度差異 (DeD) と呼ばれる方法を使用した自動クラスタリングをサポートします。ユーザーがクラスターの数に 0 を設定すると、そのデータセットに最適なクラスターの数が決定されます。クラスター数 (k) の整数は明示的に返されませんが、KMeans アルゴリズム内で計算されることに注意してください。例えば、KmeansPetalClusters の値の関数で 0 が指定されている場合、または変数入力ボックスを介して設定されている場合、クラスターの割り当ては、クラスターの最適な数に基づいてデータセットに対して自動的に計算されます。
