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。
1 | import networkx as nx |
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。