株の銘柄を機械学習で分類してみた

# クラスタ分析で株の分類分け
機械学習にクラスタ分析というものがあります。
これは教師なし学習と一般に言われており、データを持つ対象物がどの分類に属しているか？を距離などを用いて計算し分類を行う方法です。
本来であればラベリングされたデータを元に正しく分類させるのですが、教師なし学習はラベリングなしで行うことができます。
シーンとしては、自分が買いたい株は日経平均と連動しているのか？
そもそも独自の値動きをしているのか？などに役立つかと思います。

# 事前準備
手元に株価のデータを準備します。
ある日の複数の株の始値、高値、安値、終値のデータで、それらがどのようなカテゴリに属しているか(近いか)を計算します。
なお、使用するデータはスケールを合わせる必要があるので、実際の株価のデータの始値を基点の0とし、高値、安値を割合で出しています。
[こちら](http://mujinzou.com/)からデータをいただき、以下、こんなデータを利用します。

```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('T171101.csv')
data.head()
```

<div>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>日付</th>
      <th>コード</th>
      <th>銘柄</th>
      <th>始値</th>
      <th>高値</th>
      <th>安値</th>
      <th>終値</th>
      <th>始値(基点)</th>
      <th>高値(割合)</th>
      <th>安値(割合)</th>
      <th>終値(割合)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1001</td>
      <td>1001 日経２２５</td>
      <td>22144.0</td>
      <td>22455.0</td>
      <td>22130.0</td>
      <td>22420.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.404444</td>
      <td>-0.062347</td>
      <td>1.247176</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1002</td>
      <td>1002 ＴＯＰＩＸ</td>
      <td>1775.0</td>
      <td>1789.0</td>
      <td>1773.0</td>
      <td>1786.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.788732</td>
      <td>-0.111794</td>
      <td>0.620417</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1301</td>
      <td>1301 極洋</td>
      <td>3670.0</td>
      <td>3705.0</td>
      <td>3620.0</td>
      <td>3695.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.953678</td>
      <td>-1.349528</td>
      <td>0.690608</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1305</td>
      <td>1305 ダイワＴＰＸ</td>
      <td>1856.0</td>
      <td>1867.0</td>
      <td>1852.0</td>
      <td>1865.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.592672</td>
      <td>-0.214247</td>
      <td>0.485961</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1306</td>
      <td>1306 ＴＯＰＩＸ投</td>
      <td>1828.0</td>
      <td>1841.0</td>
      <td>1825.0</td>
      <td>1839.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.711160</td>
      <td>-0.162955</td>
      <td>0.602740</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>




# クラスタ分析のアルゴリズム
クラスタ分析をするには様々なアルゴリズムがありますが、[チートシート](http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/)があるため、それに従ってアルゴリズムを決めます。
ということで、「Kmeans」を使います。
Kmeansについては、細かく知りたい人はwikipediaなどで調べてください。
簡単に説明すると、データからランダムな値を取り出し、クラスタの重心点を計算し更新していく方法です。

## 分析
まずは2次元でプロットします。

```python
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.scatter(data['高値(割合)'], data['安値(割合)'])
plt.xlabel('high')
plt.ylabel('low')
```
![1.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/203914/b97c2048-46ad-b71c-a75a-11451cb81466.png)


いや、いけるかな・・・これ・・・。もうちょっとわかりやすいほうが・・・

続けてkmeansをやります。
クラスタは6くらいかなぁ(始値から上がるor 下がる、同じ、終値が上がる、下がる、同じ)と仮定

```python
kmeans_data=data.copy()
del kmeans_data['銘柄']
del kmeans_data['日付']
del kmeans_data['コード']
del kmeans_data['始値']
del kmeans_data['高値']
del kmeans_data['安値']
del kmeans_data['終値']
kmeans_data.head()
```




<div>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>始値(基点)</th>
      <th>高値(割合)</th>
      <th>安値(割合)</th>
      <th>終値(割合)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0</td>
      <td>1.404444</td>
      <td>-0.062347</td>
      <td>1.247176</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>0</td>
      <td>0.788732</td>
      <td>-0.111794</td>
      <td>0.620417</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>0</td>
      <td>0.953678</td>
      <td>-1.349528</td>
      <td>0.690608</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>0</td>
      <td>0.592672</td>
      <td>-0.214247</td>
      <td>0.485961</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>0</td>
      <td>0.711160</td>
      <td>-0.162955</td>
      <td>0.602740</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>





```python
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=6)
model.fit(kmeans_data)
y = model.labels_
print(y)
```

    [2 2 2 ..., 0 3 0]



```python
data_results = data.copy()
data_results['分類'] = y
data_results
```




<div>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>日付</th>
      <th>コード</th>
      <th>銘柄</th>
      <th>始値</th>
      <th>高値</th>
      <th>安値</th>
      <th>終値</th>
      <th>始値(基点)</th>
      <th>高値(割合)</th>
      <th>安値(割合)</th>
      <th>終値(割合)</th>
      <th>分類</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1001</td>
      <td>1001 日経２２５</td>
      <td>22144.0</td>
      <td>22455.0</td>
      <td>22130.0</td>
      <td>22420.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.404444</td>
      <td>-0.062347</td>
      <td>1.247176</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1002</td>
      <td>1002 ＴＯＰＩＸ</td>
      <td>1775.0</td>
      <td>1789.0</td>
      <td>1773.0</td>
      <td>1786.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.788732</td>
      <td>-0.111794</td>
      <td>0.620417</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1301</td>
      <td>1301 極洋</td>
      <td>3670.0</td>
      <td>3705.0</td>
      <td>3620.0</td>
      <td>3695.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.953678</td>
      <td>-1.349528</td>
      <td>0.690608</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1305</td>
      <td>1305 ダイワＴＰＸ</td>
      <td>1856.0</td>
      <td>1867.0</td>
      <td>1852.0</td>
      <td>1865.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.592672</td>
      <td>-0.214247</td>
      <td>0.485961</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1306</td>
      <td>1306 ＴＯＰＩＸ投</td>
      <td>1828.0</td>
      <td>1841.0</td>
      <td>1825.0</td>
      <td>1839.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.711160</td>
      <td>-0.162955</td>
      <td>0.602740</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>5</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1308</td>
      <td>1308 上場ＴＰＸ</td>
      <td>1811.0</td>
      <td>1822.0</td>
      <td>1808.0</td>
      <td>1821.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.607399</td>
      <td>-0.164654</td>
      <td>0.553097</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>6</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1309</td>
      <td>1309 上海上証５０</td>
      <td>34050.0</td>
      <td>34150.0</td>
      <td>34050.0</td>
      <td>34050.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.293686</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>7</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1310</td>
      <td>1310 ダイワＴ３０</td>
      <td>797.0</td>
      <td>801.0</td>
      <td>797.0</td>
      <td>800.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.501882</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.376412</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>8</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1311</td>
      <td>1311 Ｔ３０連動投</td>
      <td>806.0</td>
      <td>813.0</td>
      <td>806.0</td>
      <td>809.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.868486</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.372208</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>9</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1312</td>
      <td>1312 野村小型コア</td>
      <td>21900.0</td>
      <td>21950.0</td>
      <td>21900.0</td>
      <td>21950.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.228311</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.228311</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>10</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1313</td>
      <td>1313 KODEX200</td>
      <td>3405.0</td>
      <td>3460.0</td>
      <td>3405.0</td>
      <td>3460.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.615272</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>1.615272</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>11</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1314</td>
      <td>1314 日本新興株</td>
      <td>1420.0</td>
      <td>1434.0</td>
      <td>1420.0</td>
      <td>1432.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.985915</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.845070</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>12</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1319</td>
      <td>1319 日経300F</td>
      <td>323.0</td>
      <td>331.0</td>
      <td>312.0</td>
      <td>313.0</td>
      <td>0</td>
      <td>2.476780</td>
      <td>-3.323263</td>
      <td>-3.205128</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>13</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1320</td>
      <td>1320 ダイワ２２５</td>
      <td>22760.0</td>
      <td>23040.0</td>
      <td>22760.0</td>
      <td>23010.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.230228</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>1.098418</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>14</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1321</td>
      <td>1321 日経２２５投</td>
      <td>22770.0</td>
      <td>23060.0</td>
      <td>22760.0</td>
      <td>23010.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.273606</td>
      <td>-0.043365</td>
      <td>1.054482</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>15</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1322</td>
      <td>1322 上場パンダ</td>
      <td>5600.0</td>
      <td>5640.0</td>
      <td>5600.0</td>
      <td>5600.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.714286</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>16</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1323</td>
      <td>1323 南アフリカ投信</td>
      <td>360.0</td>
      <td>375.0</td>
      <td>360.0</td>
      <td>375.0</td>
      <td>0</td>
      <td>4.166667</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>4.166667</td>
      <td>4</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>17</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1324</td>
      <td>1324 ロシア株投信</td>
      <td>125.0</td>
      <td>126.0</td>
      <td>125.0</td>
      <td>125.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.800000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>18</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1325</td>
      <td>1325 NFブラジル</td>
      <td>209.0</td>
      <td>210.0</td>
      <td>207.0</td>
      <td>210.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.478469</td>
      <td>-0.952381</td>
      <td>0.483092</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>19</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1326</td>
      <td>1326 SPDRゴールド</td>
      <td>13720.0</td>
      <td>13770.0</td>
      <td>13700.0</td>
      <td>13760.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.364431</td>
      <td>-0.145243</td>
      <td>0.291971</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>20</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1327</td>
      <td>1327 ＥＡＳＹ商品</td>
      <td>3265.0</td>
      <td>3265.0</td>
      <td>3250.0</td>
      <td>3250.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-0.459418</td>
      <td>-0.461538</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>21</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1328</td>
      <td>1328 金連動投信</td>
      <td>3750.0</td>
      <td>3760.0</td>
      <td>3750.0</td>
      <td>3750.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.266667</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>22</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1329</td>
      <td>1329 ｉシェ２２５</td>
      <td>22840.0</td>
      <td>23110.0</td>
      <td>22840.0</td>
      <td>23100.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.182137</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>1.138354</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>23</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1330</td>
      <td>1330 上場２２５</td>
      <td>22870.0</td>
      <td>23140.0</td>
      <td>22850.0</td>
      <td>23120.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.180586</td>
      <td>-0.086430</td>
      <td>1.094092</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>24</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1332</td>
      <td>1332 日水</td>
      <td>697.0</td>
      <td>710.0</td>
      <td>695.0</td>
      <td>709.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.865136</td>
      <td>-0.281690</td>
      <td>1.726619</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>25</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1333</td>
      <td>1333 マルハニチロ</td>
      <td>3500.0</td>
      <td>3560.0</td>
      <td>3490.0</td>
      <td>3520.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.714286</td>
      <td>-0.280899</td>
      <td>0.573066</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>26</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1343</td>
      <td>1343 ＮＦ東ＲＥＩＴ</td>
      <td>1745.0</td>
      <td>1748.0</td>
      <td>1743.0</td>
      <td>1743.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.171920</td>
      <td>-0.114416</td>
      <td>-0.114745</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>27</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1344</td>
      <td>1344 ＭＸコア</td>
      <td>745.0</td>
      <td>752.0</td>
      <td>745.0</td>
      <td>750.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.939597</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.671141</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>28</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1345</td>
      <td>1345 上場Ｊリート</td>
      <td>1650.0</td>
      <td>1654.0</td>
      <td>1647.0</td>
      <td>1647.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.242424</td>
      <td>-0.181378</td>
      <td>-0.182149</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>29</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>1346</td>
      <td>1346 MX225投信</td>
      <td>22840.0</td>
      <td>23120.0</td>
      <td>22840.0</td>
      <td>23090.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.225919</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>1.094571</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>...</th>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3836</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9946</td>
      <td>9946 ミニストップ</td>
      <td>2306.0</td>
      <td>2306.0</td>
      <td>2273.0</td>
      <td>2283.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-1.431049</td>
      <td>-1.011879</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3837</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9948</td>
      <td>9948 アークス</td>
      <td>2538.0</td>
      <td>2545.0</td>
      <td>2523.0</td>
      <td>2539.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.275808</td>
      <td>-0.589391</td>
      <td>0.039635</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3838</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9950</td>
      <td>9950 ハチバン</td>
      <td>3480.0</td>
      <td>3485.0</td>
      <td>3480.0</td>
      <td>3480.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.143678</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3839</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9955</td>
      <td>9955 ヨンキュウ</td>
      <td>1461.0</td>
      <td>1466.0</td>
      <td>1441.0</td>
      <td>1442.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.342231</td>
      <td>-1.364256</td>
      <td>-1.318529</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3840</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9957</td>
      <td>9957 バイテック</td>
      <td>1919.0</td>
      <td>1936.0</td>
      <td>1900.0</td>
      <td>1935.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.885878</td>
      <td>-0.981405</td>
      <td>0.842105</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3841</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9959</td>
      <td>9959 アシード</td>
      <td>710.0</td>
      <td>710.0</td>
      <td>710.0</td>
      <td>710.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3842</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9960</td>
      <td>9960 東テク</td>
      <td>2031.0</td>
      <td>2038.0</td>
      <td>1985.0</td>
      <td>1999.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.344658</td>
      <td>-2.257115</td>
      <td>-1.612091</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3843</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9962</td>
      <td>9962 ミスミＧ</td>
      <td>3150.0</td>
      <td>3195.0</td>
      <td>3140.0</td>
      <td>3185.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.428571</td>
      <td>-0.312989</td>
      <td>1.114650</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3844</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9964</td>
      <td>9964 アイ・テック</td>
      <td>1692.0</td>
      <td>1717.0</td>
      <td>1622.0</td>
      <td>1686.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.477541</td>
      <td>-4.076878</td>
      <td>-0.369914</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3845</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9967</td>
      <td>9967 堺商事</td>
      <td>1744.0</td>
      <td>1749.0</td>
      <td>1725.0</td>
      <td>1749.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.286697</td>
      <td>-1.086335</td>
      <td>0.289855</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3846</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9972</td>
      <td>9972 アルテック</td>
      <td>308.0</td>
      <td>309.0</td>
      <td>300.0</td>
      <td>309.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.324675</td>
      <td>-2.588997</td>
      <td>0.333333</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3847</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9973</td>
      <td>9973 小僧寿し</td>
      <td>84.0</td>
      <td>85.0</td>
      <td>83.0</td>
      <td>83.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.190476</td>
      <td>-1.176471</td>
      <td>-1.204819</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3848</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9974</td>
      <td>9974 ベルク</td>
      <td>6430.0</td>
      <td>6430.0</td>
      <td>6260.0</td>
      <td>6260.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-2.643857</td>
      <td>-2.715655</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3849</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9976</td>
      <td>9976 セキチュー</td>
      <td>678.0</td>
      <td>678.0</td>
      <td>678.0</td>
      <td>678.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3850</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9977</td>
      <td>9977 アオキスーパ</td>
      <td>1313.0</td>
      <td>1313.0</td>
      <td>1313.0</td>
      <td>1313.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3851</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9978</td>
      <td>9978 文教堂</td>
      <td>409.0</td>
      <td>410.0</td>
      <td>406.0</td>
      <td>406.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.244499</td>
      <td>-0.731707</td>
      <td>-0.738916</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3852</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9979</td>
      <td>9979 大庄</td>
      <td>1726.0</td>
      <td>1732.0</td>
      <td>1723.0</td>
      <td>1729.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.347625</td>
      <td>-0.173210</td>
      <td>0.174115</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3853</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9980</td>
      <td>9980 マルコ</td>
      <td>386.0</td>
      <td>395.0</td>
      <td>384.0</td>
      <td>389.0</td>
      <td>0</td>
      <td>2.331606</td>
      <td>-0.506329</td>
      <td>0.781250</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3854</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9983</td>
      <td>9983 ファストリ</td>
      <td>37670.0</td>
      <td>37860.0</td>
      <td>37360.0</td>
      <td>37620.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.504380</td>
      <td>-0.818806</td>
      <td>-0.133833</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3855</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9984</td>
      <td>9984 ソフトバンク</td>
      <td>10040.0</td>
      <td>10145.0</td>
      <td>9971.0</td>
      <td>10130.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.045817</td>
      <td>-0.680138</td>
      <td>0.902618</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3856</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9986</td>
      <td>9986 蔵王産業</td>
      <td>1685.0</td>
      <td>1690.0</td>
      <td>1677.0</td>
      <td>1689.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.296736</td>
      <td>-0.473373</td>
      <td>0.238521</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3857</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9989</td>
      <td>9989 サンドラッグ</td>
      <td>5010.0</td>
      <td>5040.0</td>
      <td>4900.0</td>
      <td>4960.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.598802</td>
      <td>-2.182540</td>
      <td>-1.020408</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3858</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9990</td>
      <td>9990 東京デリカ</td>
      <td>1352.0</td>
      <td>1409.0</td>
      <td>1344.0</td>
      <td>1401.0</td>
      <td>0</td>
      <td>4.215976</td>
      <td>-0.567779</td>
      <td>3.645833</td>
      <td>4</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3859</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9991</td>
      <td>9991 ジェコス</td>
      <td>1285.0</td>
      <td>1292.0</td>
      <td>1278.0</td>
      <td>1286.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.544747</td>
      <td>-0.541796</td>
      <td>0.078247</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3860</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9992</td>
      <td>9992 理研グリン</td>
      <td>377.0</td>
      <td>377.0</td>
      <td>375.0</td>
      <td>376.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-0.530504</td>
      <td>-0.266667</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3861</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9993</td>
      <td>9993 ヤマザワ</td>
      <td>1744.0</td>
      <td>1744.0</td>
      <td>1733.0</td>
      <td>1739.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-0.630734</td>
      <td>-0.288517</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3862</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9994</td>
      <td>9994 やまや</td>
      <td>2382.0</td>
      <td>2415.0</td>
      <td>2374.0</td>
      <td>2391.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.385390</td>
      <td>-0.331263</td>
      <td>0.379107</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3863</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9995</td>
      <td>9995 イーストン</td>
      <td>728.0</td>
      <td>730.0</td>
      <td>712.0</td>
      <td>720.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.274725</td>
      <td>-2.191781</td>
      <td>-1.123596</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3864</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9996</td>
      <td>9996 サトー商会</td>
      <td>1398.0</td>
      <td>1398.0</td>
      <td>1393.0</td>
      <td>1393.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0.000000</td>
      <td>-0.357654</td>
      <td>-0.358938</td>
      <td>3</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3865</th>
      <td>2017/11/1</td>
      <td>9997</td>
      <td>9997 ベルーナ</td>
      <td>1266.0</td>
      <td>1281.0</td>
      <td>1205.0</td>
      <td>1262.0</td>
      <td>0</td>
      <td>1.184834</td>
      <td>-4.761905</td>
      <td>-0.331950</td>
      <td>0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>3866 rows × 12 columns</p>
</div>

ちゃんと分類できてそうです。
で、ここからなのですが日経平均225と同様のカテゴリは0のもになります。
つまり、日経平均と連動した値動きになっている銘柄です。

逆にその他の数字のものは日経平均とは違う値動きになっていると思われます。
試しにやってみます。

```python
#日経平均
x=[22144.0,22455.0,22130.0,22420.0]
plt.plot(x)

```




![2.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/203914/1df3e071-fe65-e421-0a92-af84cb132d81.png)




```python
#分類4
y=[329000.0,331500.0,327500.0,330000.0]
plt.plot(y)
```


![3.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/203914/c5897db0-a8ab-1b55-6cd6-35b429be4d25.png)


```python
#分類0
z=[7320.0,7350.0,6270.0,7350.0]
plt.plot(z)
```
![4.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/203914/b3a9a6e5-6f03-004a-02d2-b72aa7c21799.png)


どうでしょう？微妙に違いますね。
高値と安値の時系列がないため、単純なグラフがこうとはなりませんが(高値⇔安値が入れ替わる)だいたい、グラフの形状が違うことはわあかります。

このデータをもっと多くの日にちでやることで、自分の買いたい株が日経平均と連動しているかどうかの目安にはなるかと思います。