Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
TokyoR#60 クラスタ分析におけるクラスタ数の決め方
Search
bob3bob3
January 12, 2022
Programming
0
480
TokyoR#60 クラスタ分析におけるクラスタ数の決め方
クラスタ分析におけるクラスタ数の決め方。
2017年4月。
bob3bob3
January 12, 2022
Tweet
Share
More Decks by bob3bob3
See All by bob3bob3
RとLLMで自然言語処理
bob3bob3
3
690
RでPSM分析
bob3bob3
1
310
Rでコンジョイント分析 2024年版
bob3bob3
0
1.6k
『改訂新版前処理大全』の話と Apache Parquet の話 #TokyoR
bob3bob3
0
1.2k
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
600
『データ可視化学入門』をPythonからRに翻訳した話(増強版)
bob3bob3
0
540
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
610
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
2.2k
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
bob3bob3
2
600
Other Decks in Programming
See All in Programming
CSC509 Lecture 04
javiergs
PRO
0
300
20251016_Rails News ~Rails 8.1の足音を聴く~
morimorihoge
1
350
CSC305 Lecture 03
javiergs
PRO
0
240
デミカツ切り抜きで面倒くさいことはPythonにやらせよう
aokswork3
0
240
なぜあの開発者はDevRelに伴走し続けるのか / Why Does That Developer Keep Running Alongside DevRel?
nrslib
3
410
詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び/vibe-coding-in-unfamiliar-area
shibayu36
3
5k
Building, Deploying, and Monitoring Ruby Web Applications with Falcon (Kaigi on Rails 2025)
ioquatix
4
2.2k
Go言語の特性を活かした公式MCP SDKの設計
hond0413
1
230
チームの境界をブチ抜いていけ
tokai235
0
180
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
380
開発生産性を上げるための生成AI活用術
starfish719
3
1k
品質ワークショップをやってみた
nealle
0
270
Featured
See All Featured
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
44
7.8k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.1k
Visualization
eitanlees
149
16k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
161
23k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
12
900
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
75
5.1k
Transcript
クラスタ分析における クラスタ数の決め方 @bob3bob3 Tokyo.R #60
クラスタ分析におけるクラスタ数の決め方 • クラスタ分析を行う際、クラスタ数をいくつにするべきかという のは非常に悩ましい問題。 • 目的や分野によっても考え方が異なるでしょう。 • 原則として、分析者が意思を持って決めるべき、というのが結 論ではある。 •
ただ、それを支援する、より適切と思われるクラスタ数を示唆 してくれる指標(cluster index)がいくつかRで提供されている。
パッケージと関数 • 今回は3つのパッケージと関数をご紹介。 ◦ {cclust} パッケージの clusterIndex() ◦ {vegan} パッケージの
cascadeKM() ◦ {clusterSim} パッケージの cluster.Sim()
{cclust}パッケージのclustIndex() • clustIndex() は cclust() でクラスタリングした結果に対して指標値を返す。 • 15種の指標を返すが、calinski(疑似F統計量)がおすすめ。 library(cclust) DAT
<- as.matrix(iris[,-5]) MAX <- 10 res <- data.frame(matrix(0,MAX,15)) for (i in 2:MAX){ clust <- cclust(DAT, i) temp <- clustIndex(clust, DAT) if(i==2) colnames(res) <- names(temp) res[i,] <- temp } plot(res$calinski, type="b")
{vegan} パッケージの cascadeKM() • cascadeKM() は calinski に基づいて最適と考えられるクラスタリング結果を返す。 library(vegan) #
試行するクラスタ数の最小数と最大数を与える # デフォルトは calinski だが ssi も使える res <- cascadeKM(iris[,-5], 2, 10) best <- plot(res) best$x[,best$best.grps]
{clusterSim} パッケージの cluster.Sim() • cluster.Sim()は複数の標準化手法、距離、クラスタリング手法を組み合わせて最 適なクラスタリングを探索する。引数の指定が独特なのでヘルプからたどれる clusterSim_details.pdf を見ながら設定すること。 library(clusterSim) cluster.Sim(iris[,-5],
p=1, min=2, max=10, "G1", outputHtml="results.iris") # これで3,312通りのクラスタリングが試される。 # 非力なマシンでは非常に時間がかかるので注意。
最後に • クラスタの数は分析者が意思を持って決めるべきという結論 は変わらないのですが、これらの指標を使うことで検討にかか る負担を大きく減らし、考察に時間を使うことができます。 • また、GIGOなのは変わらないので、これらの指標を使っても 元データがダメだとどうにもなりません。本当の肝はどんな データをクラスタリングに利用するかという部分ですが、その 話はまたこんど。