はc-meansクラスタリングを行う
[Centers] = CMeans(Samples, InitialCenters, NormType, Criterion, Value)
サンプルを含む行列で、サンプルは行である
最初のクラスタの中央点を含む行列で、中央点は行である
ベクトルにおけるノルムで、ゼロを超える数で、無限(%inf)である可能性がある
終了の条件の名前で、可能のある価値は「iterations」(回数)又は「quantization_error」(量子化誤差)である
回数又は誤差の最大値である
最終のクラスタの中央点である
本関数はc-meansクラスタリングを行う。Samplesにおける行はInitialClusterCentersに おける最も近い行に写像される。クラスタに所属するベクトルにおける平均値を計算してクラスタ の中央点を更新する。最大の回数又は量子化誤差を達するとこの過程は終了する。
終了の条件は最初から満たされると、Centers == InitialCentersである。
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, 'Pattern Classification', John Wiley & Sons Inc., New York, Chichester, Weinheim, Brisbane, Singapore, Toronto, Second Edition, 2001