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PCゲーム「A列車で行こう9」で遊びながら学ぶ、Rのハローワールド。（最終更新：2026年10月7日）

• 地形データのうち、高さ「-80m」から「20m」までの地点を使い、主成分分析（行列を特異値分解により回転）してからk-means法でクラスタリングします。
• 「府中のメソッド」の改良版です。地形に即して、より複雑な形状の領域に分割します。

• マップの「都心」と「火力発電所」の位置を自動決定したかったが、よほど単純な地形のマップでしか、そこまではできなかった
• クラスターの数を自動決定したかったが、そんなことは無理だった
• マップの地形を人の目で観察して描いた「プラン」の図（各画像の下絵にしたもの）と合致する分割（領域）が得られることはわかった
• 適切なクラスターの数は、人の目でよく見て決める必要があることを再確認した
• クラスターの数を奇数にすると気持ちよいという経験則が知られている

• スーパーふがく46プラス「k個のクラスター」に分けるので「k-means」という。なぜ「k」なのか：平面や2変量の例題でiとjを使うから？

こちらもお読みください

• 地形の特徴・地形の複雑度：地形の特徴をあまさず表現する「多変量データ」とは
• 適応的新逢坂山田前：「ひしめきあう街」の地形データを基準にクラスター数を適応的に決定

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