#02 位置と集団を見抜く / 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム
＜導入＞ ■ 1. 「位置と集団」のビジネスとサイエンス ＜ビジネス編＞ ■ 2. 顧客の地図を描く ～ 顧客クラスタの事例と解答 ■ 3. 戦略を練るための「地図」思考 ～ 様々な事例と通底する理念 ＜サイエンス編＞ ■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ～ 階層的手法、k-means法 （このページ） ■ 5. クラスタを支える数理的概念 ～ 距離の定義、クラスタ数、FAQ ===================== ＜サイエンス編＞ ■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ～ 階層的手法、k-means法 後半では、多次元空間内で集団をあぶり出す「クラスタリング (clustering)」の技術と、それを支える「距離」の数学的な扱い方を取り上げます。 クラスタリング自体はマーケティングでは頻繁に使用されており、市場分析の専門会社と名乗っている会社に発注すると作ってくれます。です
scikit-learn でクラスタ分析 (K-means 法)
本ページでは、Python の機械学習ライブラリの scikit-learn を用いてクラスタ分析を行う手順を紹介します。 クラスタ分析とは クラスタ分析 (クラスタリング, Clustering) とは、ラベル付けがなされていないデータに対して、近しい属性を持つデータをグループ化する手法です。例をあげると、以下のような活用方法があり、マーケティング施策や商品の企画開発などに活用することます。 製品ごとの特徴 (自動車であれば、価格や定員、燃費、排気量、直近の販売台数) を用いて類似の製品をグループ化 店舗の特徴 (スーパーであれば、売上や面積、従業員数、来客数、駐車場の数) から類似の店舗をグループ化 顧客の特徴 (銀行であれば、性別、年齢、貯蓄残高、毎月の支出、住宅ローンの利用有無など) を用いて似たような利用傾向の顧客をグループ化 クラスタ分析には大別して、K-Means に代表され
scikit-learn による最も基本的なクラスタリング分析 - Qiita
scikit-learn + クラスタリングに関してはこのブログのだいぶ初期にちょっとだけ触ったのですが、今にして思うと説明不足感が否めないですし、そもそもこれだけじゃ scikit-learn を思い通りの目的にあわせて使えないという意見もあるかと思います。そこで改めて scikit-learn による基本的なクラスタリングについて説明していきます。 といっても基本的な話としては本家のドキュメントを読めで話が終わってしまうのですが、日本語の情報があると何かと助かるということもあるかと思います。 生徒の成績をもとに班分けをおこなう よくあるケースとしては例えば、生徒の国語・数学・英語の成績をもとにいくつかのグループに分けたいという場面です。このとき、各科目の合計点の上位から順番に分けてもいいのですが、中には国語が良く出来るけど数学はいまひとつな生徒、数学は得意だけど国語はいまひとつな生徒も
k-meansの最適なクラスター数を調べる方法 - Qiita
背景 お手軽なクラスタリング手段としてk-meansが有名であるが、以下の様な困ったポイントがある k-means法の問題点の一つは、クラスタの個数kを指定しなければならないことだ。 クラスタリングは探索的 (exploratory) なデータ解析手法であって，分割は必ず何らかの主観や視点に基づいているということです．よって，クラスタリングした結果は，データの要約などの知見を得るために用い，客観的な証拠として用いてはなりません． 参照元 それは知っている。で、結局クラスター数は本当に分析者の決め打ちでいいのか？ 「このクラスター数はどうやって決めたの？」「これまでの分析結果からソーゴー的に考えて決定しました」とか言いたくない このページの目的 「最終的には分析官の判断でクラスターは決定しました」といいつつも、何かしら数値としての根拠を持ってクラスター数を決定したい 何か良い判断基準は無いの
K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法（K平均法）の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
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ノート/テキストマイニング/gensim-word2vecでベクトル空間を試す(4) - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
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