クラスタリング問題(NetworkX)

クラスタリング問題

クラスタリング問題とは、データセットをグループに分割する問題です。

グループ内のデータは互いに似ており、異なるグループのデータとは異なる特徴を持っています。

この問題は、機械学習やデータマイニング、ネットワーク解析などの分野でよく用いられます。

クラスタリングによって得られたグループは、同じグループ内のデータが似ているため、そのグループに属するデータの特徴をより深く理解することができます。

また、異なるグループのデータの違いを明確にすることができます。

クラスタリングは、顧客分類、マーケティング分析、医療診断、画像処理、自然言語処理などの分野で幅広く使用されています。

例題

クラスタリング問題の例を1つ挙げます。

Zachary’s karate clubとして知られる、34人のメンバーとそのつながりを示すグラフを用いて、クラスタリングを行います。

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import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from networkx.algorithms import community

# グラフの読み込み
G = nx.karate_club_graph()

# グラフの可視化
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

# クラスタリング
communities = community.greedy_modularity_communities(G)

# クラスタリング結果の表示
for i, c in enumerate(communities):
print("Cluster ", i+1, ": ", c)

# クラスタリング結果をグラフに反映
color_map = []
for node in G:
for i, c in enumerate(communities):
if node in c:
color_map.append(i)
nx.draw(G, pos, node_color=color_map, with_labels=True)
plt.show()

このコードでは、まずグラフを読み込み、可視化します。

次に、community.greedy_modularity_communities()を使用して、グラフをクラスタリングします。

最後に、クラスタリング結果をグラフに反映し、色分けして表示します。

この例では、Zachary’s karate clubグラフは3つのクラスターに分割されます。

各クラスターは、それぞれのメンバーのつながりを考慮して形成されていることがわかります。

[実行結果]