階層的クラスタリングとは
k階層的クラスタリングは、データセット内の類似性に基づいて、階層的なクラスタ構造を構築するクラスタリング手法です。この手法は、事前にクラスタ数を指定する必要がなく、データの構造を可視化できるという特徴を持ちます。
k階層的クラスタリングのアルゴリズム
k階層的クラスタリングには、大きく分けて凝集型と分割型の2つのアプローチがあります。
- 凝集型クラスタリング (Agglomerative Clustering):
- 各データ点を個別のクラスタとして開始します。
- 最も類似性の高い2つのクラスタを繰り返し統合し、階層的なクラスタ構造を構築します。
- 全てのデータ点が1つのクラスタに統合されるまで処理を繰り返します。
- 分割型クラスタリング (Divisive Clustering):
- 全てのデータ点を1つのクラスタとして開始します。
- クラスタを繰り返し分割し、階層的なクラスタ構造を構築します。
- 各データ点が個別のクラスタになるまで処理を繰り返します。
k階層的クラスタリングの利点
- クラスタ数の事前指定が不要: データの構造に基づいてクラスタリングを行うため、事前にクラスタ数を指定する必要がありません。
- データの構造を可視化: デンドログラムと呼ばれる樹形図を用いて、クラスタ間の関係性を可視化できます。
- 多様な類似性尺度に対応: ユークリッド距離、コサイン類似度など、様々な類似性尺度を用いてクラスタリングを行えます。
k階層的クラスタリングの注意点
- 計算コスト: データ数が増加すると、計算コストが指数関数的に増加する場合があります。
- 外れ値の影響: 外れ値の影響を受けやすく、クラスタリング結果が歪む可能性があります。
- 解釈の難しさ: デンドログラムの解釈には、ある程度の専門知識が必要です。
k階層的クラスタリングの応用例
- 生物学: 遺伝子発現データのクラスタリングによる生物種の分類や、系統樹の作成。
- 社会学: 顧客セグメンテーションによる顧客層の分析や、ソーシャルネットワーク分析。
- 情報検索: 文書クラスタリングによる文書のトピック分類や、検索結果のグルーピング。
k階層的クラスタリングは、データセット内の階層的なクラスタ構造を可視化する強力な手法です。クラスタ数の事前指定が不要であることや、データの構造を可視化できることから、様々な分野で活用されています。
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