ベクトル量子化平均法というのは、適当な名前が世の中にないようなので、筆者が付けました。ベクトル量子化をした説明変数と、目的変数の関係を分析する方法です。上のようなデータがあったとします。Yが1と0の2つあり、X01、X02という変数があります。Yが1は、2つの領域に分かれていて、Yが0は、その間にあります。Yを抜いたX01とX02の2つの説明変数だけで、クラスタリングをします。この例では、混合分布法で3つの領域に分かれました。モデルの構築クラスター毎にYの値の平均値を計算します。1と0しかない変数なので、平均値は、1の割合(確率)として計算されます。このモデルはいまいちで、クラスター3のサンプルはきれいに分離できているのですが、クラスター1と2はあいまいな分離になっています。新しいサンプルの判別この例の場合は、説明変数が2個なので、例えば散布図の位置がクラスター2のあたりにあるサンプルは、Yを1と予測する確率が0.31なので、予測値は0です。ちなみに、このページは、「新しいサンプルは、2値のどちらなのか?」ということを調べるための方法です。順序としては、「新しいサンプルは、どのクラスターになるのか?」をしてから、上記の平均値を使って、「新しいサンプルは、2値のどちらなのか?」を調べます。上のような3値の場合は、分析は下の表になります。数値の予測2値の場合は、平均値を計算します。目的変数が量的変数の場合に、この方法はそのまま使えます。下記は、左が元データで、右が予測値です。クラスターが同じだと、予測値が同じなので、結果的に粗い予測値になっています。使い道ベクトル量子化平均法の使い道として、一番有望なのは予測です。複雑な分布でも対応できます。