クラスタリングの説明変数は？
商品名からのクラスタリングの場合、説明変数は以下のようなものになります：
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テキスト特徴量: 商品名や商品の説明文から得られるテキストデータが主な説明変数となります。これには、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）や単語のエンベディングなどのテキスト特徴量を使用できます。
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単語の出現頻度: 商品名や説明文に含まれる特定の単語やフレーズの出現頻度を計算し、それを説明変数として使用することができます。例えば、「ミニ」「コンパクト」「大型」などの単語の出現頻度を考慮することができます。
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単語のエンベディング: 商品名や説明文を単語のエンベディング（ベクトル表現）に変換し、それらを説明変数として使用することができます。単語のエンベディングを計算するためには、事前に訓練された言語モデル（例えば、Word2Vec、GloVe、BERTなど）を使用することが一般的です。
これらの説明変数を使用して、商品名や説明文からクラスタリングを行うことで、類似した商品をグループ化し、梱包サイズを推定することができます。