クラスター分析の手法にはどのようなものがありますか?

クラスター分析は、類似した特性を持つデータ ポイントをグループ化するために使用される教師なし学習手法です。一般的なクラスター分析方法には、K-Means、階層型クラスタリング、平均シフト クラスタリング、Ward 法、DBSCAN、OPTICS、スペクトル クラスタリングなどがあります。

#クラスター分析方法

クラスター分析は、データ ポイントを分類するために使用される教師なし学習手法です。類似したクラスターにグループ化します。特徴。一般的に使用されるクラスター分析方法は次のとおりです:

1. K-Means

K-Means は、定義された k 個のクラスターにデータ ポイントを割り当てるパーティションベースのクラスタリング アルゴリズムです。あらかじめ。このアルゴリズムは、データ ポイントを最も近いクラスター中心に繰り返し割り当て、アルゴリズムが収束するまでクラスター中心を更新します。

2. 階層的クラスタリング

階層的クラスタリングは、データ ポイントを段階的に結合または分割することによって階層的クラスターを構築します。クラスターの階層関係を示す樹状図と呼ばれる図が作成されます。

3. 平均シフト クラスタリング

平均シフト クラスタリングは、各データ ポイントと他のすべてのデータ ポイントの間の距離を計算する距離ベースのクラスタリング アルゴリズムです。クラスタリングを決定するために使用されます。最も近いデータ ポイントを繰り返しマージすることでクラスターを構築します。

4. Ward の方法

Ward の方法は、クラスター内のデータの分散を最小限に抑えることによってクラスターを決定する分散ベースのクラスタリング アルゴリズムです。最小の分散でデータポイントを繰り返しマージすることでクラスターを構築します。

5. DBSCAN

DBSCAN は、データ空間内の高密度領域をクラスターとして識別する密度ベースのクラスタリング アルゴリズムです。隣接するデータ ポイントの最小数 (イプシロン) と半径 (minPts) を指定することにより、クラスタリングを決定します。

6. OPTICS

OPTICS は DBSCAN の拡張機能であり、クラスタリング構造の階層ビューを提供します。各データ ポイントから他のすべてのデータ ポイントまでの到達可能距離を計算することにより、到達可能性グラフを生成します。

7. スペクトル クラスタリング

スペクトル クラスタリングは、クラスタリングにグラフ理論技術を使用するアルゴリズムです。これは、データをグラフとして表し、グラフの固有ベクトルを使用してクラスターを決定することによって機能します。

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