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クラスターのラベル付けの技術: SKlearn でのデータ クラスタリングのラベル割り当て戦略

機械学習の分野におけるクラスタリングは、データセット内のサンプルを複数のクラスターに分割して、同じクラスター内のサンプルの類似性が高く、異なるクラスター間のサンプルの類似性が低くなるようにする教師なし学習方法です。クラスター ラベルの割り当ては、クラスター化プロセスの重要な手順であり、各サンプルを特定のクラスターに割り当てる方法が含まれます。 Scikit-learn (略して sklearn) は、Python の強力な機械学習ライブラリとして、さまざまなクラスタリング アルゴリズムとラベル割り当て方法を提供します。この記事では、sklearn でのデータ クラスタリングのラベル割り当てに使用される方法を詳しく説明し、実用的なコード例を示します。

1. クラスターラベル割り当ての重要性

クラスターラベルの割り当ては、次の場合に重要です。

• クラスター内の一貫性: 同じクラスター内のサンプルが高度な類似性を持っていることを確認します。
• クラスター間の変動：異なるクラスタ間の差異を強調し、クラスタリング効果を向上させます。
• 結果の解釈可能性: 分析と解釈を容易にするために、明確なクラスタリング結果を提供します。

2. sklearnのクラスタリングアルゴリズム

sklearn は、さまざまなクラスタリング アルゴリズムを提供します。一般的に使用されるクラスタリング手法をいくつか示します。

• K-Means クラスタリング: クラスターの中心を繰り返し選択し、最も近いクラスターの中心にサンプルを割り当てます。
• 階層的クラスタリング: ツリーベースのクラスタリング手法で、凝集 (ボトムアップ) または分裂 (トップダウン) が可能です。
• DBスキャン: 任意の形状のクラスターを識別し、ノイズの多いデータを処理できる密度ベースのクラスタリング アルゴリズム。
• ガウス混合: データが複数のガウス分布の混合で構成されていると仮定した、確率モデルに基づくクラスタリング手法。

3. クラスタリングラベルの付与方法

sklearn では、クラスターラベルの割り当ては通常、クラスター化モデルで行われます。fitまたはfit_predictメソッド内で自動的に完了します。

3.1 K-Means クラスタリングのラベル割り当て

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设X是数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# cluster_labels是一个数组，包含了每个样本所属簇的标签
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3.2 階層的クラスタリングのラベル割り当て

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 假设X是数据集
hierarchical = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
hierarchical.fit(X)
cluster_labels = hierarchical.labels_

# 层次聚类同样会为每个样本分配一个聚类标签
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3.3 DBSCAN クラスタリングのラベル割り当て

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设X是数据集
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
cluster_labels = dbscan.labels_

# DBSCAN将为每个样本分配一个聚类标签，噪声点标签为-1
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3.4 混合ガウスモデルクラスタリングのラベル割り当て

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 假设X是数据集
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)
cluster_labels = gmm.predict(X)

# 高斯混合模型通过预测为每个样本分配最可能的簇标签
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4. クラスタリングラベル付与の応用例

以下は、K-Means クラスタリング アルゴリズムを使用したクラスター ラベル割り当ての例です。

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 应用K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)

# 打印聚类标签
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)
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5。結論

クラスター ラベルの割り当ては、クラスター分析の中核となるステップであり、サンプルをさまざまなクラスターに割り当てる方法を決定します。 sklearn はさまざまなクラスタリング アルゴリズムを提供し、それぞれに固有のラベル割り当てメカニズムがあります。この記事では、sklearn のさまざまなクラスタリング アルゴリズムとそのクラスター ラベルの割り当て方法について学び、実用的なコード例を提供しました。

この記事が、読者がクラスターラベル割り当てのプロセスをより深く理解し、sklearn でこれらのテクニックを実装する方法を習得するのに役立つことを願っています。データ量が増加し続け、分析要件が増加するにつれて、クラスター分析とクラスターラベルの割り当てがデータサイエンスの分野でますます重要な役割を果たすようになるでしょう。