モデルベースクラスタリング入門

R で学ぶ Mixture Models

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

クラスタリングとは？

観測値の集合を意味のあるサブクラスに分割する手法

 $\to$ データセットの自然な構造を探索・理解するために役立つ

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クラスタリングの応用

  • 医療
    • 例：医用画像における組織の種類の識別
  • ビジネス
    • 例：ターゲットマーケティングのための顧客グループの発見
  • 社会科学
    • 例：犯罪の種類による都市ゾーンの特定と治安資源の効率的配分
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クラスタリング手法

  • 分割法
    • 観測値の中からクラスターの中心を求め、最近傍のクラスターに割り当てる。例：Kmeans
  • 階層法
    • 観測値を類似度に基づいて連結しクラスターを形成する。例：階層的クラスタリング
  • モデルベース法
    • 確率分布を用いてクラスターを生成する。例：混合モデル
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性別データセット

gender <- read.csv("gender.csv")
head(gender)

    Height   Weight      BMI
1 73.84702 241.8936 31.18576
2 68.78190 162.3105 24.12104
3 74.11011 212.7409 27.23291
4 71.73098 220.0425 30.06706
5 69.88180 206.3498 29.70803
6 67.25302 152.2122 23.66049
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性別データセット：性別を推測できますか？

library(ggplot2)
ggplot(gender, aes(x = Weight, y = BMI)) + geom_points()

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性別データセット：性別を推測できますか？

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従来のクラスタリング手法の場合

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モデルベースクラスタリング

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練習しましょう！

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