クラスタ分析は、1つのクラスタ内のデータ・オブジェクトが他のクラスタのものよりも互いにより類似するように、一連のデータ・オブジェクトをより少ない数のグループまたはクラスタに分けるための数学的な手法です。

Miner3Dは、一般的なクラスタリング手法であるK-means（K平均）法を提供します。K-MeansクラスタリングおよびK-Meansデータ削減はｍ大規模なデータ集合を処理するためのより大きなパワーとオプションを与えます。

K-meansは、データ集合を３Dでビジュアルにクラスタリングするためか、または大規模データ集合の行を削減して圧縮するために使用されます。

Miner3DのK-Meansの実装は、フィルタリング・アルゴリズムと多次元2分探索木に基づく高性能特許手法を使用しております。

K-meansクラスタリングは、Miner3D EnterpriseおよびMiner3D Developerパッケージのみで利用できます。