尤度や情報量は，Kullback-Leiblerダイバージェンスやエントロピー，相互情報量といった重要な諸量の構成要素であり，観測データから情報量を推定する問題は工学的に多くの応用を持つ．情報量の推定方法として広く用いられている手法として，k近傍法に基づく推定法がある．本発表では，まずk近傍法に基づく情報量の推定量を，分位点を用いて書きなおし，各観測データが持つ重みを含めた推定量を構成する．この重み付きデータに対する情報量の推定量の応用として，情報論的クラスタリングアルゴリズムを提案し，種々の比較実験によりその性能を評価する．