クラスター数の選択

R による教師なし学習

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

結果の解釈

# Create hierarchical cluster model: hclust.out
hclust.out <- hclust(dist(x))

# Inspect the result
summary(hclust.out)

            Length Class  Mode     
merge       98     -none- numeric  
height      49     -none- numeric  
order       50     -none- numeric  
labels       0     -none- NULL     
method       1     -none- character
call         2     -none- call     
dist.method  1     -none- character
R による教師なし学習

デンドログラム

  • 階層的クラスタリングモデルの解釈に使われるツリー状の構造

5つの観測値をプロットした図とデンドログラム

R による教師なし学習

デンドログラム

  • 階層的クラスタリングモデルの解釈に使われるツリー状の構造

デンドログラムで2つのクラスターのポイントが結合

R による教師なし学習

デンドログラム

  • 階層的クラスタリングモデルの解釈に使われるツリー状の構造

デンドログラムで別の2つのクラスターのポイントが結合

R による教師なし学習

デンドログラム

  • 階層的クラスタリングモデルの解釈に使われるツリー状の構造

デンドログラムで2つのクラスターと1つのポイントが結合

R による教師なし学習

デンドログラム

  • 階層的クラスタリングモデルの解釈に使われるツリー状の構造

デンドログラムですべてのクラスターとポイントが結合

R による教師なし学習

R でのデンドログラムのプロット

# Draws a dendrogram
plot(hclust.out)

abline(h = 6, col = "red")

デンドログラム上で必要なクラスター数を示す水平線

R による教師なし学習

R でのツリーの「カット」

# Cut by height h
cutree(hclust.out, h = 6)

1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 2 4 4

# Cut by number of clusters k
cutree(hclust.out, k = 2)

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
R による教師なし学習

練習しましょう！

R による教師なし学習

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