k-means

k-means法はもともと、「似ているものをまとめる」方法なので、「仲間はずれを探す」方法としてはよくないことがある。
今回はグダグダ。

k0 <- 2:10
kcluster <- matrix(0, nr=length(k0), nc=nrow(data0))
for(k1 in seq(k0)){
	kcluster[k1, ] <- kmeans(data0, center=k0[k1])$cluster
}

for(k1 in seq(k0)){
	cols <- rainbow(k0[k1])
	n0 <- paste("kmeans_", k1, ".png", sep="")
	plot3d(data0, type="n")
	text3d(data0, texts=seq(nrow(data0)), col=cols[kcluster[k1, ]])
	title3d(paste("center =", k0[k1]))
	#rgl.snapshot(n0)
}