ちなみに、ベクトル量子化平均法は、全部のサンプル間の距離を調べないので、計算はk近傍法よりも早いです。別の使い道としては、データの偏りの分析があります。2種類の分布があって、左のように2値が均等に混ざっている感じの場合(Data1)と、右のように領域がだいたい分かれている場合(Data2)があったとします。この場合、クラスター毎の平均値をヒストグラムにすると、下図のようになります。偏りがないと、0.5付近が多く、偏りがあると、0や1に近い値が増える様子がわかります。した偏りは3次元までなら、グラフを見ればわかりますが、高次元の場合は、ベクトル量子化平均法が良いようです。下のグラフは、左から順に、元データ、クラスター、予測値です。クラスターは100個作っています。いう複雑な分布でも、ベクトル量子化平均法は、完璧に予測できることがわかります。方法は、目的変数が2値データでも、量的データでも使えます。活用する方法として、下記があります。目的変数が2値データの時の方法です。このクラスターを使った計算の結果が下のグラフです。下のグラフは左から順に、ベクトル量子化平均法、ベクトル量子化ロジスティック回帰分析です。結果に違いはないです。ベクトル量子化回帰分析の方が精度が良いです。上のグラフは左から順に、元のデータ、クラスター分析で4つのクラスターを作った場合の結果です。このクラスターを使った計算の結果が下のグラフです。下のグラフは左から順に、ベクトル量子化平均法、ベクトル量子化回帰分析です。ベクトル量子化平均法は、同じクラスターの中では同じ値になっていることがわかります。ベクトル量子化回帰分析は、元のデータを精度良く予測できています。2019この本では、k-means法とロジスティック回帰分析を組み合わせることで、複雑な分布になっているラベル分類をシンプルに解く方法として紹介しています。筆者が気付いてまとめたものです。探せば、世の中に同じ方法があるかもしれないです。