同じデータ(カメラ,エアコン)を用いて,三つ最適なクラスター数を計算する方法を用いて作った表を以下に示す.エアコンのデータを三つの方法を用いて処理した結果は表,表,表に示す.カメラのデータを三つの方法を用いて処理した結果は表,表,表,表,表,表,表に示す.これらの結果を見ると,この三つの方法の結果がよく似ている.三つの方法で計算する最適なクラスター数がほぼ同じのが原因である.三つの方法の計算結果がほぼ同じ原因は真の最適なクラスター数に近いためかも知れない.重要な情報が含まれる列も抽出されていた.二つ目の原因は2回目のクラスタリングの入力データは文の特徴に関係し,文に含まれる単語の数が少ないのが原因の一つかも知れない.
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出力テーブル1(データ:エアコン(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:岡崎ら)
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出力テーブル2(データ:エアコン(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:UpperTail)
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出力テーブル3(データ:エアコン(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:silhouette)
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出力テーブル4(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:岡崎ら)
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出力テーブル4(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:岡崎ら)
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出力テーブル5(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適クラスター数計算方法:UpperTail)
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出力テーブル5(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適クラスター数計算方法:UpperTail)
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出力テーブル5(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適クラスター数計算方法:方法UpperTail)
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出力テーブル6(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:方法:silhouette)
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出力テーブル6(データ:カメラ(列:メーカー発表列))(最適なクラスター数計算方法:方法:silhouette)
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