MATLABによるクラスタリング解析の手順

MATLABでクラスタ分析を実施するための一般的な手順は以下のとおりです。

1. データ準備:MATLABに生データを投入し、データクレンジングや正規化などの必要なデータ前処理を行います。
2. 距離の計測には、ユークリッド距離やマンハッタン距離などの適切な距離指標を用いて、各データ間の距離を計算する。
3. 適切なクラスタリングアルゴリズム（k-meansクラスタリング、階層クラスタリング、DBSCANなど）を選択する。
4. 選択したクラスタリングアルゴリズムに従ってクラスタ分析を実行し、データを複数のクラスタに分割します。
5. 評価：クラスタリングの結果を用いて、シルエット係数やDB(デービス・ボールディン)指数などの評価指標を用いてクラスターリングの質や有効性を評価します。
6. 結果の可視化：クラスタリング結果を散布図やクラスタ中心の図などMATLABの描画関数を使用して視覚化し、クラスタリング結果を直感的に分析・解釈できるようにします。

クラスタリング解析は反復的なプロセスであり、最適なクラスタリング結果を得るために、パラメーターの調整やアルゴリズムの再実行を何度も繰り返す必要があることに注意してください。