Pythonのsklearnメソッド cluster
scikit-learn（sklearn）のclusterモジュールは、クラスタリング（クラスタ分析）アルゴリズムを実行するためのクラスと関数を提供します。クラスタリングは、データセット内の観測値を類似性に基づいてグループにまとめるタスクで、非教師あり学習の一種です。clusterモジュールにはさまざまなクラスタリングアルゴリズムが含まれており、データセット内のクラスタを発見し、データの構造を理解するのに役立ちます。
以下は、clusterモジュールで提供されている主要なクラスタリングアルゴリズムのいくつかです：
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K-Means:
KMeansクラスは、K-Meansクラスタリングアルゴリズムを実行するためのものです。データを指定されたクラスタ数（K）に基づいてクラスタに分割します。 -
Agglomerative Clustering:
AgglomerativeClusteringクラスは、階層的クラスタリングを実行します。データを階層的なクラスタに結合し、異なるクラスタリングレベルを提供します。 -
DBSCAN:
DBSCANクラスは、密度ベースのクラスタリングアルゴリズムで、密度の高い領域をクラスタとして識別します。 -
Mean Shift:
MeanShiftクラスは、データポイントをクラスタの最大密度領域に引き寄せることに基づくクラスタリングアルゴリズムです。 -
Birch:
Birchクラスは、階層的クラスタリングアルゴリズムの一種で、大規模なデータセットに適しています。 -
Spectral Clustering:
SpectralClusteringクラスは、グラフスペクトルクラスタリングを実行するためのもので、データをグラフ理論的なアプローチでクラスタリングします。 -
MiniBatchKMeans:
MiniBatchKMeansクラスは、大規模なデータセットに対してK-Meansクラスタリングを高速に実行するためのバッチ化アプローチを提供します。
これらのアルゴリズムは、さまざまなクラスタリングタスクに使用できます。クラスタリングは、データセットの構造を理解し、異なるグループを発見するのに役立ちます。使用するアルゴリズムは、データの性質や目標に応じて選択されるべきです。それぞれのアルゴリズムには異なるハイパーパラメータが存在し、最適な結果を得るために調整する必要があります。また、clusterモジュールにはクラスタリング結果を評価するためのさまざまなメトリクスも含まれています。