クラスタリング

6個のデータポイント近隣に発生させたデータ達を6-meansでクラスタ分割できるか

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multivariate_normalを使って6個のデータポイント近隣にデータ達を発生させる。
薄くクラスタを見つけられそうだけれど境界は曖昧で大分被っているという状況。
そんなデータ達に6-meansをかけてみたとき、どうクラスタが出来るのかという実験。
被っている部分がどう別のクラスタに入るのか確認するため。

おもむろにsklearnのKMeansを使ってみる。
n_clustersは6、max_iterを10に設定してみた。
クラスタ中心がわかるように重ねてみた。

当然のごとく、微妙に被っていた部分は異なるクラスタに分類された。
今回は当たり前なことを確認して終了。

2次元データじゃつまらない...。

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