クラスター分析とは何を意味しますか?

クラスター分析は、データを類似したクラスターにグループ化することで、データ内に固有のパターンを識別する方法です。その動作原理には次のものが含まれます: 1. 類似性の尺度を決定する; 2. クラスターを初期化する; 4. クラスターの中心を更新する; 5. 収束するまでステップ 3 と 4 を繰り返す。クラスタリング アルゴリズムには、k 平均法、階層型クラスタリング、および密度ベースのクラスタリングが含まれます。利点には、データ探索、市場のセグメント化、異常検出が含まれますが、制限としては、距離測定への依存、クラスター数の決定における課題、初期化条件に対​​する敏感さが含まれます。

#クラスター分析

クラスター分析は、データ ポイントを同様のサブセットにグループ化する方法であり、これらのサブセットはクラスターと呼ばれます。 。その目的は、データに固有の構造とパターンを特定し、理解と分析を容易にすることです。

クラスター分析の仕組み

クラスター分析は次の手順で進行します:

1. 距離または類似性の尺度を決定します:これは、データ ポイント間の類似性または距離の程度を定義します。
2. クラスターの初期化: 初期クラスターの中心を選択するか、初期クラスターにポイントを割り当てます。
3. 反復割り当て: 距離または類似性の尺度を使用して、各データ ポイントを最も類似しているクラスターの中心に割り当てます。
4. クラスター中心の更新: クラスター内のデータ ポイントの平均位置を表す、各クラスターの中心点を再計算します。
5. ステップ 3 と 4 を繰り返します。 クラスター中心が変化しなくなるまで、または事前定義された条件 (反復回数やエラーしきい値など) に達するまで。

クラスタリング アルゴリズムの種類

次のようなさまざまなクラスタリング アルゴリズムがあります。

• k 平均クラスタリング クラス: データ ポイントを k 個の事前定義されたクラスターに割り当てます。
• 階層クラスタリング: 階層構造でクラスターを生成します。この場合、サブクラスターが大きなクラスター内にネストされます。
• 密度ベースのクラスタリング: データ ポイントの密度が高い領域を特定し、それらをクラスターにグループ化します。

クラスター分析の利点

データ探索: データ構造とパターンを特定します。
• 市場のセグメント化: 顧客または製品を同様のグループにセグメント化します。
• 異常検出: 大部分のデータとは異なる異常なデータ ポイントを特定します。
• ジェスチャ認識: センサー データを分析し、ジェスチャやアクションを認識するために使用されます。

クラスター分析の制限

結果は、距離または類似性の尺度によって異なります。
• 適切なクラスター数を決定するのは難しい場合があります。
• クラスタリングの結果は、初期化条件によって異なる場合があります。

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