機械学習のクラスタリング：それが何であり、どのように機能するか

クラスタリングは、データ分析と機械学習（ML）の強力なツールであり、生データのパターンと洞察を明らかにする方法を提供します。このガイドでは、クラスタリングがどのように機能するか、それを駆動するアルゴリズム、その多様な現実世界のアプリケーション、およびその重要な利点と課題について説明します。

目次

• 機械学習のクラスタリングとは何ですか？
• クラスタリングはどのように機能しますか？
• クラスタリングアルゴリズム
• クラスタリングの実際のアプリケーション
• クラスタリングの利点
• クラスタリングの課題

機械学習のクラスタリングとは何ですか？

Clusteringは、MLで使用される監視されていない学習技術であり、類似性に基づいてデータポイントをクラスターにグループ化します。各クラスターには、他のクラスターのポイントよりも互いに類似したデータポイントが含まれています。このプロセスは、事前知識やラベルを必要とせずに、データの自然なグループやパターンを明らかにするのに役立ちます。

機械学習のクラスタリング

たとえば、動物の画像、猫の一部、その他の犬のコレクションがあると想像してください。クラスタリングアルゴリズムは、形状、色、テクスチャなど、各画像の特徴を分析し、あるクラスターに猫の画像を一緒にグループ化し、別のクラスターに犬の画像をグループ化します。重要なことに、クラスタリングは「猫」や「犬」などの明示的なラベルを割り当てません（クラスタリング方法は実際に犬や猫が何であるかを実際に理解していないためです）。それは単にグループを識別し、それらのクラスターを解釈して名前を付けることをあなたに任せます。

クラスタリングと分類：違いは何ですか？

クラスタリングと分類はしばしば比較されますが、さまざまな目的に役立ちます。監視されていない学習方法であるClusteringは、類似性に基づいて自然なグループ化を特定するために、非標識データと連携します。対照的に、分類は、特定のカテゴリを予測するためにラベル付きデータを必要とする監視された学習方法です。

クラスタリングは、事前定義されたラベルのないパターンとグループを明らかにし、探索に最適です。一方、分類は、「猫」や「犬」などの明示的なラベルを、以前のトレーニングに基づいて新しいデータポイントに割り当てます。ここでは、クラスタリングとの区別を強調し、各アプローチをいつ使用するかを明確にするのに役立つ分類がここに記載されています。

クラスタリングはどのように機能しますか？

クラスタリングは、データセット内の同様のデータポイントのグループ（またはクラスター）を識別し、パターンや関係を明らかにするのに役立ちます。特定のアルゴリズムはクラスタリングに異なってアプローチする場合がありますが、プロセスは一般にこれらの重要な手順に従います。

ステップ1：データの類似性の理解

クラスタリングの中心には、類似のデータポイントの類似性アルゴリズムがあります。類似性アルゴリズムは、データポイントの類似性を定量化するために使用する距離メトリックに基づいて異なります。ここにいくつかの例があります：

• 地理的データ：類似性は、都市や場所の近さなどの物理的な距離に基づいている場合があります。
• 顧客データ：類似性には、支出習慣や購入履歴など、共有の好みが含まれます。

一般的な距離測定には、ユークリッド距離（ポイント間の直線距離）とマンハッタン距離（グリッドベースのパス長）が含まれます。これらのメジャーは、どのポイントをグループ化するかを定義するのに役立ちます。

ステップ2：データポイントのグループ化

類似点が測定されると、アルゴリズムはデータをクラスターに整理します。これには、2つの主要なタスクが含まれます。

• 識別グループ：アルゴリズムは、近くまたは関連するデータポイントをグループ化することにより、クラスターを見つけます。フィーチャスペースでポイントが近くにあることは、おそらく同じクラスターに属します。
• 精製クラスター：アルゴリズムは、グループ化を繰り返し調整して精度を向上させ、クラスター間の分離を最大化しながら、クラスター内のデータポイントが可能な限り類似していることを確認します。

たとえば、顧客のセグメンテーションタスクでは、初期グループは支出レベルに基づいて顧客を分割する可能性がありますが、さらに改善すると、「頻繁な掘り出し物の買い物客」や「高級バイヤー」などのより微妙なセグメントが明らかになる可能性があります。

ステップ3：クラスターの数を選択します

作成するクラスターの数を決定することは、プロセスの重要な部分です。

• 事前定義されたクラスター： K-Meansなどのいくつかのアルゴリズムでは、前面のクラスターの数を指定する必要があります。適切な数を選択するには、多くの場合、「肘法」などの試行錯誤または視覚的な手法が含まれます。これは、クラスター分離の減少リターンに基づいて、クラスターの最適数を識別します。
• 自動クラスタリング： DBSCAN（ノイズ付きのアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング）などのその他のアルゴリズムは、データの構造に基づいて自動的にクラスターの数を決定し、探索的タスクに対してより柔軟になります。

クラスタリング方法の選択は、多くの場合、データセットと解決しようとしている問題に依存します。

ステップ4：ハードとソフトクラスタリング

クラスタリングアプローチは、データポイントをクラスターに割り当てる方法が異なります。

• ハードクラスタリング：各データポイントは、1つのクラスターのみに属します。たとえば、顧客データは、グループ間でオーバーラップすることなく、「低支出者」や「高支出者」などの異なるセグメントに分割される可能性があります。
• ソフトクラスタリング：データポイントは複数のクラスターに属し、それぞれに確率が割り当てられています。たとえば、オンラインと店内の両方で買い物をする顧客は、複雑な行動パターンを反映して、両方のクラスターに部分的に属している可能性があります。

クラスタリングアルゴリズムは、生データを意味のあるグループに変換し、隠された構造を明らかにし、複雑なデータセットへの洞察を可能にします。正確な詳細はアルゴリズムによって異なりますが、この包括的なプロセスは、クラスタリングがどのように機能するかを理解するための鍵です。

クラスタリングアルゴリズム

クラスタリングアルゴリズムのグループデータポイントの類似性に基づいて、データのパターンを明らかにするのに役立ちます。最も一般的なタイプのクラスタリングアルゴリズムは、Centroidベース、階層的、密度ベース、および分布ベースのクラスタリングです。各方法には強みがあり、特定の種類のデータと目標に適しています。以下は、各アプローチの概要です。

Centroidベースのクラスタリング

Centroidベースのクラスタリングは、各クラスターについて、Centroidと呼ばれる代表的なセンターに依存しています。目標は、重心が可能な限り離れていることを保証しながら、重心に近いデータポイントをグループ化することです。よく知られている例は、K-Meansクラスタリングです。これは、Centroidをデータにランダムに配置することから始まります。データポイントは最も近い重心に割り当てられ、重心は割り当てられたポイントの平均位置に調整されます。このプロセスは、重心があまり動かなくなるまで繰り返されます。 K-meansは効率的であり、期待するクラスターの数を知っている場合にうまく機能しますが、複雑なデータや騒々しいデータに苦労する可能性があります。

階層クラスタリング

階層クラスタリングは、クラスターのツリーリークな構造を構築します。最も一般的な方法である凝集クラスタリング、各データポイントは1点クラスターとして始まります。互いに最も近いクラスターは、1つの大きなクラスターが残るまで繰り返し統合されます。このプロセスは、マージステップを示すツリー図である樹状図を使用して視覚化されます。特定のレベルの樹図を選択することにより、作成するクラスターの数を決定できます。階層クラスタリングは直感的であり、前面のクラスターの数を指定する必要はありませんが、大きなデータセットでは遅くなる可能性があります。

密度ベースのクラスタリング

密度ベースのクラスタリングは、まばらな領域をノイズとして扱いながら、データポイントの密な領域を見つけることに焦点を当てています。 DBSCANは、2つのパラメーターに基づいてクラスターを識別する広く使用されている方法です。Epsilon（近隣と見なされるポイントの最大距離）とMin_Points（密な領域を形成するために必要なポイントの最小数）。 DBSCANは、クラスターの数を事前に定義する必要はなく、柔軟性があります。騒々しいデータでうまく機能します。ただし、2つのパラメーター値が慎重に選択されていない場合、結果のクラスターは無意味になる可能性があります。

配布ベースのクラスタリング

分布ベースのクラスタリングは、データが確率分布によって記述された重複パターンから生成されることを前提としています。各クラスターがガウス（ベル型）分布で表されるガウス混合モデル（GMM）は、一般的なアプローチです。アルゴリズムは、各分布に属する各ポイントの可能性を計算し、クラスターを調整してデータをよりよく適合させます。ハードクラスタリング方法とは異なり、GMMはソフトクラスタリングを可能にします。つまり、ポイントは異なる確率を持つ複数のクラスターに属します。これにより、データの重複に最適ですが、慎重に調整する必要があります。

クラスタリングの実際のアプリケーション

クラスタリングは、データのパターンと洞察を明らかにするために、多数のフィールドで使用される汎用性の高いツールです。ここにいくつかの例があります：

音楽の推奨事項

クラスタリングは、音楽の好みに基づいてユーザーをグループ化できます。ユーザーのお気に入りのアーティストを数値データに変換し、同様の好みを持つユーザーをクラスタリングすることにより、音楽プラットフォームは「ポップラバー」や「ジャズ愛好家」などのグループを識別できます。これらのクラスター内で推奨事項は、ユーザーAのプレイリストからユーザーBまでの曲を同じクラスターに属している場合、曲を提案するなど、調整できます。このアプローチは、消費者の好みが推奨事項を促進できるファッション、映画、自動車など、他の業界にまで及びます。

異常検出

クラスタリングは、異常なデータポイントを識別するのに非常に効果的です。データクラスターを分析することにより、DBSCANのようなアルゴリズムは、他のものとはほど遠いポイントを分離したり、ノイズとして明示的にラベル付けされたりできます。これらの異常は、スパム、詐欺的なクレジットカード取引、サイバーセキュリティの脅威などの問題をしばしば示します。クラスタリングは、これらの外れ値を特定して行動するための簡単な方法を提供し、異常が深刻な意味を持つ可能性のある分野の効率を確保します。

顧客のセグメンテーション

企業はクラスタリングを使用して顧客データを分析し、視聴者を異なるグループに分割します。たとえば、クラスターは、「頻繁で価値の低い購入を行う若いバイヤー」と「より少ない、価値の高い購入をする年配のバイヤー」を明らかにするかもしれません。これらの洞察により、企業はターゲットを絞ったマーケティング戦略を作成し、製品の提供をパーソナライズし、エンゲージメントと収益性を向上させるためのリソース割り当てを最適化できます。

画像セグメンテーション

画像分析では、類似のピクセル領域をグループ化して、画像を個別のオブジェクトにセグメント化します。ヘルスケアでは、この手法は、MRIなどの医療スキャンの腫瘍を特定するために使用されます。自動運転車では、クラスタリングが入力画像で歩行者、車両、建物を区別し、ナビゲーションと安全性を改善するのに役立ちます。

クラスタリングの利点

クラスタリングは、データ分析において不可欠で汎用性の高いツールです。ラベル付きデータを必要とせず、データセット内のパターンをすばやく発見できるため、特に価値があります。

非常にスケーラブルで効率的です

クラスタリングの中心的な利点の1つは、監視されていない学習技術としての強さです。監視された方法とは異なり、クラスタリングではラベル付きデータは必要ありません。これは、多くの場合、MLの最も時間がかかり、高価な側面です。クラスタリングにより、アナリストは生データを直接連携し、ラベルの必要性をバイパスできます。

さらに、クラスタリング方法は計算効率が高く、スケーラブルです。 K-Meansなどのアルゴリズムは特に効率的であり、大きなデータセットを処理できます。ただし、K-meansは限られています。柔軟性がなく、騒音に敏感な場合があります。 DBSCANのようなアルゴリズムは、ノイズに対してより堅牢であり、任意の形状のクラスターを識別することができますが、計算上効率が低い場合があります。

データ探索の支援

クラスタリングは、隠された構造とパターンを明らかにするのに役立つため、多くの場合、データ分析の最初のステップです。同様のデータポイントをグループ化することにより、関係を明らかにし、外れ値を強調します。これらの洞察は、チームが仮説を形成し、データ駆動型の決定を下す際に導くことができます。

さらに、クラスタリングは複雑なデータセットを簡素化します。寸法を減らすために使用できます。これは、視覚化とさらなる分析に役立ちます。これにより、データを検討し、実用的な洞察を識別しやすくなります。

クラスタリングの課題

クラスタリングは強力なツールですが、単独で使用されることはめったにありません。多くの場合、意味のある予測を行うか、洞察を導き出すために、他のアルゴリズムとタンデムで使用する必要があります。

解釈可能性の欠如

アルゴリズムによって作成されたクラスターは、本質的に解釈できません。特定のデータポイントがクラスターに属する理由を理解するには、手動で試験する必要があります。クラスタリングアルゴリズムはラベルや説明を提供しないため、ユーザーはクラスターの意味と重要性を推測させます。これは、大規模または複雑なデータセットを操作する場合に特に困難です。

パラメーターに対する感度

クラスタリングの結果は、アルゴリズムパラメーターの選択に大きく依存しています。たとえば、K-Meansのクラスターの数またはDBSCANのEpsilonおよびMin_Pointsパラメーターの数は、出力に大きな影響を与えます。最適なパラメーター値を決定するには、多くの場合、広範な実験が必要であり、ドメインの専門知識が必要になる場合があります。

次元の呪い

高次元データは、クラスタリングアルゴリズムに大きな課題を提示します。高次元の空間では、データポイントが明確であっても、データポイントが等距離に見える傾向があるため、距離測定値の効果が低下します。 「次元の呪い」として知られるこの現象は、意味のある類似性を特定するタスクを複雑にします。

主成分分析（PCA）やT-SNE（T分配確率的隣接埋め込み）などの次元削減技術は、データを低次元空間に投影することにより、この問題を軽減できます。これらの削減された表現により、クラスタリングアルゴリズムはより効果的に実行できます。