ケーススタディの紹介

R による教師なし学習

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

目標

  • 教師なし学習を使った分析を完成させる
  • これまで学んだ内容を復習する
  • まだ扱っていないステップを追加する（データの準備、教師あり学習に適した特徴量の選択など）
  • 創造性を重視する
R による教師なし学習

ユースケースの例

  • ヒトの乳房腫瘤データ:
    • 各細胞核について10個の特徴量を測定
    • 各細胞グループの要約情報を提供
    • 診断結果を含む: 良性（非がん性）と悪性（がん性）
1 出典: K. P. Bennett and O. L. Mangasarian: "Robust Linear Programming Discrimination of Two Linearly Inseparable Sets"
R による教師なし学習

分析

  • データをダウンロードし、モデリング用に準備する
  • 探索的データ分析（観測数、特徴量数など）
  • PCAを実行し、結果を解釈する
  • 2種類のクラスタリングを実施する
  • 2つの手法を理解し、比較する
  • PCAとクラスタリングを組み合わせる
R による教師なし学習

復習: R でのPCA

pr.iris <- prcomp(x = iris[-5],
                  scale = FALSE,
                  center = TRUE)
summary(pr.iris)

Importance of components:
                          PC1     PC2    PC3     PC4
Standard deviation     2.0563 0.49262 0.2797 0.15439
Proportion of Variance 0.9246 0.05307 0.0171 0.00521
Cumulative Proportion  0.9246 0.97769 0.9948 1.00000
R による教師なし学習

教師なし学習は自由度が高い

  • このユースケースの手順は、実施できる方法の一例に過ぎません
  • このデータセットの分析には他のアプローチもあります
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練習しましょう！

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