とりあえずクラスター分析の結果

データが変になってて4.0999がずっと続くデータ群が混ざってた

なんでだ？もう一度、ARFFを生成する。

kmeans(data,10)

として、結果、9としてクラスタリングされているところがエラーデータが入っているところである。

これでは未来予測ができないため、ARFFを生成しなおすこと。

もっともこれが長すぎるんだよなー

V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 1 0.15051905 0.11111303 0.08689429 0.05814345 0.10060901 0.17355382 0.24639458 2 0.08201033 0.02942201 0.19695577 0.01397987 0.05490499 0.01971004 0.12136231 3 0.02456705 0.03583398 0.05605586 0.02563757 0.02708417 0.05024299 0.03704866 4 0.07645064 0.06725825 0.04126361 0.08251016 0.06736277 0.17527185 0.09595508 5 0.18146724 0.07986208 0.07152949 0.06638104 0.15891403 0.09573689 0.06006534 6 0.04650238 0.28669432 0.05736715 0.33123675 0.10594196 0.36084466 0.09539610 7 0.08900558 0.15440569 0.08873345 0.05621259 0.08653515 0.10619820 0.05241333 8 0.02303384 0.02832856 0.02365860 0.12135132 0.02543125 0.03986383 0.01876467 9 0.05000250 0.04990324 0.04954197 0.04959447 0.04987368 0.04963051 0.04966239 10 0.04128750 0.02179740 0.02974798 0.05098895 0.03635141 0.02202367 0.06361833 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 1 0.13231054 0.04750506 0.08714557 0.06180651 0.05548781 0.13164503 0.07235220 2 0.08174984 0.08390074 0.07414785 0.12957436 0.02994856 0.28587724 0.17720921 3 0.02530756 0.03585255 0.01638955 0.01364915 0.02312442 0.02680709 0.03222984 4 0.28091759 0.05851232 0.07610346 0.12306854 0.07228057 0.13434680 0.10876372 5 0.04785498 0.05788525 0.15055373 0.11640936 0.08374332 0.09036293 0.10293018 6 0.09441708 0.03112743 0.08945908 0.10729462 0.08501702 0.09128429 0.08401826 7 0.04485617 0.07682929 0.10394430 0.08612278 0.15578934 0.06119801 0.14575737 8 0.02100057 0.04966900 0.01987728 0.03275165 0.02727507 0.02090739 0.02433058 9 0.04948593 0.04931688 0.04916071 0.05051089 0.04994231 0.04961246 0.04995482 10 0.03931518 0.05648017 0.07055847 0.03100452 0.03237505 0.04969912 0.04275162 V15 V16 V17 V18 V19 V20 1 0.19750724 0.07093081 0.04579867 0.30872945 0.09257030 0.08314851 2 0.07381282 0.35129993 0.13923400 0.09196393 0.06488544 0.09364450 3 0.03132837 0.02821265 0.03389723 0.07103236 0.03822763 0.04830432 4 0.03845073 0.07020419 0.07709490 0.06477407 0.08609315 0.07001493 5 0.10866080 0.07594976 0.10570399 0.06840152 0.15849341 0.08410885 6 0.08811700 0.00000000 0.00000000 0.26671688 0.08692366 0.33371801 7 0.29819871 0.18632273 0.10146140 0.08320844 0.04069875 0.12452295 8 0.01427214 0.02010961 0.02086475 0.01848397 0.01054493 0.04429043 9 0.04950415 0.04950689 0.05007281 0.04960761 0.04981911 0.04967756 10 0.04773774 0.06152596 0.02793576 0.02253948 0.03033455 0.01874614 Clustering vector: S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 7 5 5 4 7 5 4 2 6 4 1 7 1 5 2 4 9 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 S 23 S 24 S 25 S 26 S 27 S 28 S 29 S 30 S 31 S 32 S 33 S 34 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 35 S 36 S 37 S 38 S 39 S 40 S 41 S 42 S 43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 48 S 49 S 50 S 51 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 52 S 53 S 54 S 55 S 56 S 57 S 58 S 59 S 60 S 61 S 62 S 63 S 64 S 65 S 66 S 67 S 68 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 69 S 70 S 71 S 72 S 73 S 74 S 75 S 76 S 77 S 78 S 79 S 80 S 81 S 82 S 83 S 84 N 1 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 N 2 N 3 N 4 N 5 N 6 N 7 N 8 N 9 N 10 N 11 N 12 N 13 N 14 N 15 N 16 N 17 N 18 8 3 3 10 3 3 10 9 10 10 9 3 9 3 3 8 9 N 19 N 20 N 21 N 22 N 23 N 24 N 25 N 26 N 27 N 28 N 29 N 30 N 31 N 32 N 33 N 34 N 35 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 36 N 37 N 38 N 39 N 40 N 41 N 42 N 43 N 44 N 45 N 46 N 47 N 48 N 49 N 50 N 51 N 52 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 53 N 54 N 55 N 56 N 57 N 58 N 59 N 60 N 61 N 62 N 63 N 64 N 65 N 66 N 67 N 68 N 69 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 70 N 71 N 72 N 73 N 74 N 75 N 76 N 77 N 78 N 79 N 80 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 Within cluster sum of squares by cluster: [1] 0.080839822 0.061849275 0.059933347 0.164888163 0.208840859 0.000000000 [7] 0.179313724 0.004250055 0.046149759 0.050307240 (between_SS / total_SS = 73.0 %) Available components: [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss" [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault" > km<-kmeans(All,10) > km K-means clustering with 10 clusters of sizes 2, 8, 7, 4, 2, 1, 2, 3, 131, 4 Cluster means: V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 1 0.08201033 0.02942201 0.19695577 0.01397987 0.05490499 0.01971004 0.12136231 2 0.03388154 0.03965144 0.03826052 0.02961422 0.01822269 0.03752737 0.05596367 3 0.03002963 0.03038537 0.04323270 0.05582029 0.03948083 0.04351478 0.01983666 4 0.18146724 0.07986208 0.07152949 0.06638104 0.15891403 0.09573689 0.06006534 5 0.06655727 0.02036388 0.03665185 0.07314046 0.06715090 0.01918982 0.06716161 6 0.08424908 0.31203602 0.01450600 0.00000000 0.07890223 0.09211053 0.06993539 7 0.09138383 0.07559052 0.12584717 0.08431888 0.09035161 0.11324204 0.04365231 8 0.11584682 0.16964012 0.07705191 0.14917455 0.10238666 0.23598410 0.19606175 9 0.04969798 0.04986930 0.04996225 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 10 0.07645064 0.06725825 0.04126361 0.08251016 0.06736277 0.17527185 0.09595508 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 1 0.08174984 0.08390074 0.07414785 0.12957436 0.02994856 0.28587724 0.17720921 2 0.02055272 0.02874437 0.03315319 0.02496191 0.03671206 0.03888470 0.03745392 3 0.03067258 0.04254046 0.01657129 0.03376164 0.02734452 0.02431346 0.03494340 4 0.04785498 0.05788525 0.15055373 0.11640936 0.08374332 0.09036293 0.10293018 5 0.05944083 0.08229872 0.08237569 0.04983458 0.01831223 0.04796260 0.04445320 6 0.03645413 0.14325149 0.12654135 0.09180328 0.07847151 0.06990132 0.26361137 7 0.04905719 0.04361819 0.09264577 0.08328253 0.19444826 0.05684636 0.08683037 8 0.11967939 0.04204585 0.08791674 0.07696921 0.06533088 0.11819145 0.07624089 9 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 10 0.28091759 0.05851232 0.07610346 0.12306854 0.07228057 0.13434680 0.10876372 V15 V16 V17 V18 V19 V20 1 0.07381282 0.35129993 0.13923400 0.09196393 0.06488544 0.09364450 2 0.02559775 0.03332771 0.03751163 0.03514748 0.04793464 0.02563153 3 0.03005986 0.02501693 0.03168169 0.05863327 0.02019757 0.05493566 4 0.10866080 0.07594976 0.10570399 0.06840152 0.15849341 0.08410885 5 0.07802679 0.09434381 0.02887362 0.02693280 0.02121222 0.01940033 6 0.33974470 0.00000000 0.11312938 0.03775841 0.01248662 0.16614342 7 0.27742572 0.27948409 0.09562741 0.10593346 0.05480481 0.10371272 8 0.16104382 0.04728721 0.03053245 0.29472526 0.09068809 0.16667168 9 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 0.04999109 10 0.03845073 0.07020419 0.07709490 0.06477407 0.08609315 0.07001493

Clustering vector: S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 7 4 4 10 6 4 10 1 8 10 8 7 8 4 1 10 9 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 S 23 S 24 S 25 S 26 S 27 S 28 S 29 S 30 S 31 S 32 S 33 S 34 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 35 S 36 S 37 S 38 S 39 S 40 S 41 S 42 S 43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 48 S 49 S 50 S 51 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 52 S 53 S 54 S 55 S 56 S 57 S 58 S 59 S 60 S 61 S 62 S 63 S 64 S 65 S 66 S 67 S 68 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S 69 S 70 S 71 S 72 S 73 S 74 S 75 S 76 S 77 S 78 S 79 S 80 S 81 S 82 S 83 S 84 N 1 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 2 N 2 N 3 N 4 N 5 N 6 N 7 N 8 N 9 N 10 N 11 N 12 N 13 N 14 N 15 N 16 N 17 N 18 3 3 3 5 2 2 5 3 2 2 2 3 2 2 3 3 9 N 19 N 20 N 21 N 22 N 23 N 24 N 25 N 26 N 27 N 28 N 29 N 30 N 31 N 32 N 33 N 34 N 35 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 36 N 37 N 38 N 39 N 40 N 41 N 42 N 43 N 44 N 45 N 46 N 47 N 48 N 49 N 50 N 51 N 52 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 53 N 54 N 55 N 56 N 57 N 58 N 59 N 60 N 61 N 62 N 63 N 64 N 65 N 66 N 67 N 68 N 69 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 N 70 N 71 N 72 N 73 N 74 N 75 N 76 N 77 N 78 N 79 N 80 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9