凝集型以外になにがある
クラスタリングにはさまざまな手法があります。凝集型クラスタリング以外の一般的な手法には、次のようなものがあります：
-
分割型クラスタリング（Divisive Clustering）: データセット全体を1つのクラスタとして開始し、類似性が低いデータを分割していく手法です。凝集型クラスタリングの逆のプロセスを取ります。
-
密度ベースクラスタリング（Density-Based Clustering）: データポイントの密度に基づいてクラスタを形成する手法です。代表的なアルゴリズムとしてはDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）があります。
-
期待値最大化法（Expectation-Maximization Algorithm）に基づくクラスタリング: ガウス混合モデル（Gaussian Mixture Model, GMM）などの確率モデルを使用して、データを複数のガウス分布によって表現する手法です。
-
スペクトラルクラスタリング（Spectral Clustering）: データポイントの相互作用をグラフとしてモデル化し、グラフのラプラシアン行列の固有ベクトルを使用してクラスタを形成する手法です。
-
ニューラルネットワークを用いたクラスタリング: オートエンコーダーや自己組織化マップ（Self-Organizing Map, SOM）などのニューラルネットワークを使用してクラスタリングを行う手法もあります。
これらの手法は、異なるデータや問題に対して適している場合があります。適切なクラスタリング手法を選択するためには、データの特性や目標に合わせて適切な手法を検討する必要があります。