はじめに

　本日は，教師なし学習のひとつであるクラスタリングを活用方法と注意点を紹介する．

参考書籍

クラスタリングとは？

　正解データがない（説明変数のみの）状況で，入力データをいくつかのクラスタに分けること．
　

クラスタリングを使う場面

　1. 取得した大量のデータについて，大雑把にカテゴリ分けをしたいとき．
　2. とりあえずデータを突っ込んで，何か見えたらうれしいなってとき．

実施する時の注意点

　1. あらかじめクラスタが特定されていない．入力データを似たものでまとめた結果がクラスタである．
　　クラスタ数を理論的に決める方法を研究する動きはあるが，結局目的次第である．
　2. クラスタリングした結果は科学的な根拠はない．あくまで入力したデータの側面でカテゴライズした結果である．
　　つまり，客観的な証拠とはなりえない．

分析手順

　1.分析の目的を決める .
　2.階層型か非階層型かを決める.
　3.階層型の場合，(1)データ間の距離，(2)クラスタ間の距離，を決める.
　4.分析

階層型 VS 非階層型

　1.階層型
　　(1)バラバラのデータから，似ている順でまとめていく方法．似ていることを評価するために「距離」という概念を用いる．
　　(2)距離とは，データ間の「類似度」および「非類似度」を表す．距離を考える際に，「データ間の距離」と「クラスタ間の距離」の2つを考える必要がある．
　　(3)あらかじめクラスタ数に検討がつかない場合に使用することが多い．

　2.非階層型　　(1)あらかじめ決めたクラスター数になるようにデータをまとめていく手法

代表的な手法（仔細は別途記事にまとめる予定）

　1. 階層構造
　　(1)単連結法
　　(2)完全連結法
　　(3)超距離
　　(4)群平均法
　　(5)ウォード法
　　(6)中心法
　　(7)メディアン法

　2. 非階層構造
　　(1)k-means
　　(2)EMアルゴリズム（混合ガウス）

最後に

　　本記事は，クラスタリングの概要を説明した．データが手元にあるが正解がわからないときにとりあえず分類してみる，といった時に使用できる方法である．
　次回は，「代表的な手法」に記載した手法を紹介する．

botabotashiの日記

データサイエンティストを目指すコンサルタントの備忘録

クラスタリングの概要・活用方法と注意点