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クラスタリングの紹介

クラスタリングは、教師なし学習の一種で、データセットがラベル付けされていない、または入力が事前定義された出力と一致していないことを前提としています。さまざまなアルゴリズムを使用してラベル付けされていないデータを分類し、データ内で認識されるパターンに基づいてグループ化を提供します。

🎥 上の画像をクリックしてビデオを視聴してください。クラスタリングを使った機械学習を学びながら、ナイジェリアのダンスホールトラックを楽しんでください。これはPSquareによる2014年の高評価の曲です。

講義前のクイズ

はじめに

クラスタリングはデータ探索に非常に役立ちます。ナイジェリアの観客が音楽を消費する方法におけるトレンドやパターンを発見できるかどうか見てみましょう。

✅ クラスタリングの用途について少し考えてみてください。日常生活では、洗濯物の山を家族の服に仕分けする際にクラスタリングが行われます 🧦👕👖🩲。データサイエンスでは、ユーザーの好みを分析したり、ラベル付けされていないデータセットの特性を特定したりする際にクラスタリングが行われます。クラスタリングは、混沌を整理する助けとなる方法であり、例えば靴下の引き出しのようなものです。

🎥 上の画像をクリックしてビデオを視聴してください。MITのJohn Guttagがクラスタリングを紹介します。

プロフェッショナルな環境では、クラスタリングは市場セグメンテーションを決定するために使用されることがあります。例えば、どの年齢層がどの商品を購入するかを特定する場合です。また、不正を検出するために、クレジットカード取引のデータセットから異常を検出するために使用されることもあります。あるいは、医療スキャンのバッチから腫瘍を特定するためにクラスタリングを使用することもできます。

✅ 銀行業務、eコマース、またはビジネス環境で「自然界で」クラスタリングに遭遇したことがあるかどうか少し考えてみてください。

🎓 興味深いことに、クラスタリング分析は1930年代に人類学や心理学の分野で始まりました。それがどのように使用されていたか想像できますか？

また、検索結果をグループ化するために使用することもできます。例えば、ショッピングリンク、画像、レビューなどです。クラスタリングは、大規模なデータセットを縮小し、より詳細な分析を行いたい場合に役立ちます。この技術は、他のモデルを構築する前にデータについて学ぶために使用されます。

✅ データがクラスタに整理されたら、クラスタIDを割り当てます。この技術はデータセットのプライバシーを保護する際に役立ちます。より明確な識別可能なデータではなく、クラスタIDでデータポイントを参照することができます。他にクラスタIDを使用してデータを識別する理由を考えられますか？

クラスタリング技術についての理解を深めるには、この学習モジュールを参照してください。

クラスタリングの始め方

Scikit-learnは多くの方法を提供してクラスタリングを実行します。選択するタイプはユースケースによって異なります。ドキュメントによると、各方法にはさまざまな利点があります。以下は、Scikit-learnでサポートされている方法とその適切なユースケースを簡略化した表です：

メソッド名	ユースケース
K-Means	一般的な目的、帰納的
Affinity propagation	多くの不均一なクラスタ、帰納的
Mean-shift	多くの不均一なクラスタ、帰納的
Spectral clustering	少数の均一なクラスタ、推論的
Ward hierarchical clustering	多くの制約されたクラスタ、推論的
Agglomerative clustering	多くの制約された非ユークリッド距離、推論的
DBSCAN	非平坦な幾何学、不均一なクラスタ、推論的
OPTICS	非平坦な幾何学、密度が変化する不均一なクラスタ、推論的
Gaussian mixtures	平坦な幾何学、帰納的
BIRCH	外れ値を含む大規模データセット、帰納的

🎓 クラスタを作成する方法は、データポイントをグループにまとめる方法に大きく関係しています。いくつかの用語を解説しましょう：

🎓 '推論的' vs. '帰納的'

推論的推論は、特定のテストケースにマッピングされる観察されたトレーニングケースから導き出されます。帰納的推論は、一般的なルールにマッピングされるトレーニングケースから導き出され、その後テストケースに適用されます。

例：データセットが部分的にラベル付けされていると仮定します。一部は「レコード」、一部は「CD」、一部は空白です。空白にラベルを付けるのがあなたの仕事です。帰納的アプローチを選択した場合、「レコード」と「CD」を探すモデルをトレーニングし、ラベル付けされていないデータにそのラベルを適用します。このアプローチは実際に「カセット」であるものを分類するのに苦労します。一方、推論的アプローチは、似たアイテムをグループ化し、その後グループにラベルを適用することで、この未知のデータをより効果的に処理します。この場合、クラスタは「丸い音楽的なもの」と「四角い音楽的なもの」を反映するかもしれません。

🎓 '非平坦' vs. '平坦'な幾何学

数学的な用語から派生した非平坦 vs. 平坦な幾何学は、クラスタ内のポイント間の距離を「平坦」（ユークリッド）または「非平坦」（非ユークリッド）な幾何学的方法で測定することを指します。

'平坦'はユークリッド幾何学（その一部は「平面」幾何学として教えられる）を指し、非平坦は非ユークリッド幾何学を指します。機械学習と幾何学が何の関係があるのでしょうか？数学に根ざした2つの分野として、クラスタ内のポイント間の距離を測定する共通の方法が必要であり、それはデータの性質に応じて「平坦」または「非平坦」な方法で行うことができます。ユークリッド距離は2点間の線分の長さとして測定されます。非ユークリッド距離は曲線に沿って測定されます。データが視覚化され、平面上に存在しないように見える場合、専門的なアルゴリズムを使用する必要があるかもしれません。

インフォグラフィック作成者：Dasani Madipalli

🎓 '距離'

クラスタは距離行列、つまりポイント間の距離によって定義されます。この距離はいくつかの方法で測定できます。ユークリッドクラスタはポイント値の平均によって定義され、'中心点'またはセントロイドを含みます。距離はそのセントロイドへの距離によって測定されます。非ユークリッド距離は'クラストロイド'、他のポイントに最も近いポイントを指します。クラストロイドはさまざまな方法で定義できます。

🎓 '制約'

制約付きクラスタリングは、この教師なし方法に「半教師あり学習」を導入します。ポイント間の関係が「リンク不可」または「リンク必須」としてフラグ付けされるため、データセットにいくつかのルールが強制されます。

例：アルゴリズムがラベル付けされていないまたは半ラベル付けされたデータのバッチに自由に設定されると、生成されるクラスタの品質が低い可能性があります。上記の例では、クラスタは「丸い音楽的なもの」、「四角い音楽的なもの」、「三角形のもの」、「クッキー」をグループ化するかもしれません。いくつかの制約、または従うべきルールが与えられると（「アイテムはプラスチック製でなければならない」、「アイテムは音楽を生成できる必要がある」）、アルゴリズムがより良い選択をするのを助けることができます。

🎓 '密度'

「ノイズが多い」とされるデータは「密度が高い」と見なされます。各クラスタ内のポイント間の距離は、調査すると、より密集しているか、または「混雑している」可能性があり、このデータは適切なクラスタリング方法で分析する必要があります。この記事は、ノイズの多いデータセットを探索するためにK-MeansクラスタリングとHDBSCANアルゴリズムを使用する違いを示しています。

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は100以上あり、その使用は手元のデータの性質によります。主要なものについて説明しましょう：

• 階層型クラスタリング。オブジェクトが近くのオブジェクトとの近接性によって分類される場合、クラスタは他のオブジェクトとの距離に基づいて形成されます。Scikit-learnの凝集型クラスタリングは階層型です。

  

  インフォグラフィック作成者：Dasani Madipalli

• セントロイドクラスタリング。この人気のあるアルゴリズムでは、クラスタを形成する数「k」を選択した後、アルゴリズムがクラスタの中心点を決定し、そのポイントの周りにデータを集めます。K-meansクラスタリングはセントロイドクラスタリングの人気バージョンです。中心は最も近い平均によって決定されるため、この名前が付けられています。クラスタからの二乗距離が最小化されます。

  

  インフォグラフィック作成者：Dasani Madipalli

• 分布ベースのクラスタリング。統計モデリングに基づいており、分布ベースのクラスタリングはデータポイントがクラスタに属する確率を決定し、それに応じて割り当てます。ガウス混合法はこのタイプに属します。

• 密度ベースのクラスタリング。データポイントは密度、つまり互いの周りのグループ化に基づいてクラスタに割り当てられます。グループから遠いデータポイントは外れ値またはノイズと見なされます。DBSCAN、Mean-shift、OPTICSはこのタイプのクラスタリングに属します。

• グリッドベースのクラスタリング。多次元データセットの場合、グリッドが作成され、データがグリッドのセルに分割されることでクラスタが作成されます。

演習 - データをクラスタリングする

クラスタリングは適切な視覚化によって大いに助けられるため、音楽データを視覚化することから始めましょう。この演習では、このデータの性質に最も効果的なクラスタリング方法を決定するのに役立ちます。

1. このフォルダ内のnotebook.ipynbファイルを開きます。

2. データ視覚化に優れたSeabornパッケージをインポートします。

   !pip install seaborn
   

3. nigerian-songs.csvから曲データを追加します。曲に関するデータを含むデータフレームをロードします。ライブラリをインポートし、データをダンプしてこのデータを探索する準備をします：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
   df.head()
   

   データの最初の数行を確認します：

   	name	album	artist	artist_top_genre	release_date	length	popularity	danceability	acousticness	energy	instrumentalness	liveness	loudness	speechiness	tempo	time_signature
   0	Sparky	Mandy & The Jungle	Cruel Santino	alternative r&b	2019	144000	48	0.666	0.851	0.42	0.534	0.11	-6.699	0.0829	133.015	5
   1	shuga rush	EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE	Odunsi (The Engine)	afropop	2020	89488	30	0.71	0.0822	0.683	0.000169	0.101	-5.64	0.36	129.993	3
   2	LITT!	LITT!	AYLØ	indie r&b	2018	207758	40	0.836	0.272	0.564	0.000537	0.11	-7.127	0.0424	130.005	4
   3	Confident / Feeling Cool	Enjoy Your Life	Lady Donli	nigerian pop	2019	175135	14	0.894	0.798	0.611	0.000187	0.0964	-4.961	0.113	111.087	4
   4	wanted you	rare.	Odunsi (The Engine)	afropop	2018	152049	25	0.702	0.116	0.833	0.91	0.348	-6.044	0.0447	105.115	4

4. データフレームの情報を取得するために、info()を呼び出します:

   df.info()
   

   出力は以下のようになります:

   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
   Data columns (total 16 columns):
    #   Column            Non-Null Count  Dtype  
   ---  ------            --------------  -----  
    0   name              530 non-null    object 
    1   album             530 non-null    object 
    2   artist            530 non-null    object 
    3   artist_top_genre  530 non-null    object 
    4   release_date      530 non-null    int64  
    5   length            530 non-null    int64  
    6   popularity        530 non-null    int64  
    7   danceability      530 non-null    float64
    8   acousticness      530 non-null    float64
    9   energy            530 non-null    float64
    10  instrumentalness  530 non-null    float64
    11  liveness          530 non-null    float64
    12  loudness          530 non-null    float64
    13  speechiness       530 non-null    float64
    14  tempo             530 non-null    float64
    15  time_signature    530 non-null    int64  
   dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
   memory usage: 66.4+ KB
   

5. isnull()を呼び出して、欠損値がないことを確認し、合計が0であることを検証します:

   df.isnull().sum()
   

   問題なし:

   name                0
   album               0
   artist              0
   artist_top_genre    0
   release_date        0
   length              0
   popularity          0
   danceability        0
   acousticness        0
   energy              0
   instrumentalness    0
   liveness            0
   loudness            0
   speechiness         0
   tempo               0
   time_signature      0
   dtype: int64
   

6. データを記述します:

   df.describe()
   

   	release_date	length	popularity	danceability	acousticness	energy	instrumentalness	liveness	loudness	speechiness	tempo	time_signature
   count	530	530	530	530	530	530	530	530	530	530	530	530
   mean	2015.390566	222298.1698	17.507547	0.741619	0.265412	0.760623	0.016305	0.147308	-4.953011	0.130748	116.487864	3.986792
   std	3.131688	39696.82226	18.992212	0.117522	0.208342	0.148533	0.090321	0.123588	2.464186	0.092939	23.518601	0.333701
   min	1998	89488	0	0.255	0.000665	0.111	0	0.0283	-19.362	0.0278	61.695	3
   25%	2014	199305	0	0.681	0.089525	0.669	0	0.07565	-6.29875	0.0591	102.96125	4
   50%	2016	218509	13	0.761	0.2205	0.7845	0.000004	0.1035	-4.5585	0.09795	112.7145	4
   75%	2017	242098.5	31	0.8295	0.403	0.87575	0.000234	0.164	-3.331	0.177	125.03925	4
   max	2020	511738	73	0.966	0.954	0.995	0.91	0.811	0.582	0.514	206.007	5

🤔 クラスタリングはラベル付きデータを必要としない教師なし手法であるにもかかわらず、なぜラベル付きデータを表示しているのでしょうか？データ探索の段階では役立ちますが、クラスタリングアルゴリズムが機能するためには必須ではありません。列ヘッダーを削除し、列番号でデータを参照することも可能です。

データの一般的な値を確認してください。人気度が「0」である場合、ランキングがない曲を示しています。これをすぐに削除しましょう。

1. 棒グラフを使用して最も人気のあるジャンルを調べます:

   import seaborn as sns
   
   top = df['artist_top_genre'].value_counts()
   plt.figure(figsize=(10,7))
   sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
   plt.xticks(rotation=45)
   plt.title('Top genres',color = 'blue')
   

   

✅ より多くの上位値を確認したい場合は、[:5]を大きな値に変更するか、削除してすべてを表示してください。

ジャンルが「Missing」と記述されている場合、それはSpotifyが分類しなかったことを意味しますので、これを削除しましょう。

1. 欠損データをフィルタリングして削除します:

   df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
   top = df['artist_top_genre'].value_counts()
   plt.figure(figsize=(10,7))
   sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
   plt.xticks(rotation=45)
   plt.title('Top genres',color = 'blue')
   

   次にジャンルを再確認します:

   

2. このデータセットでは、上位3つのジャンルが圧倒的に多いです。afro dancehall、afropop、nigerian popに集中し、さらに人気度が0のデータを削除してフィルタリングします（これはデータセットで人気度が分類されていないことを意味し、目的に対してノイズと見なされます）:

   df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
   df = df[(df['popularity'] > 0)]
   top = df['artist_top_genre'].value_counts()
   plt.figure(figsize=(10,7))
   sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
   plt.xticks(rotation=45)
   plt.title('Top genres',color = 'blue')
   

3. データが特に強い相関を持つかどうかを簡単にテストします:

   corrmat = df.corr(numeric_only=True)
   f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
   sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
   

   

   energyとloudnessの間に強い相関があることがわかりますが、これは驚くべきことではありません。音量が大きい音楽は通常非常にエネルギッシュです。それ以外の相関は比較的弱いです。このデータでクラスタリングアルゴリズムが何を見つけるか興味深いですね。

   🎓 相関は因果関係を意味しないことに注意してください！相関の証拠はありますが、因果関係の証拠はありません。面白いウェブサイトでは、この点を強調するビジュアルがいくつかあります。

このデータセットでは、曲の人気度とダンス性に関して収束が見られるでしょうか？FacetGridを使用すると、ジャンルに関係なく同心円が並ぶことがわかります。このジャンルにおいて、ナイジェリアの嗜好が特定のダンス性レベルに収束している可能性はあるでしょうか？

✅ 異なるデータポイント（energy、loudness、speechiness）や他の音楽ジャンルを試してみてください。何が発見できるでしょうか？df.describe()テーブルを見てデータポイントの一般的な分布を確認してください。

演習 - データ分布

これらの3つのジャンルは、人気度に基づいてダンス性の認識において有意に異なるでしょうか？

1. 上位3つのジャンルの人気度とダンス性のデータ分布を、指定されたx軸とy軸に沿って調べます。

   sns.set_theme(style="ticks")
   
   g = sns.jointplot(
       data=df,
       x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
       kind="kde",
   )
   

   一般的な収束点の周りに同心円が見られ、ポイントの分布を示しています。

   🎓 この例では、複数の分布を扱う際にデータを解釈するための連続的な確率密度曲線を使用するKDE（カーネル密度推定）グラフを使用しています。

   一般的に、これら3つのジャンルは人気度とダンス性に関して緩やかに一致しています。この緩やかに一致したデータでクラスタを決定するのは難しいでしょう:

   

2. 散布図を作成します:

   sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
      .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
      .add_legend()
   

   同じ軸の散布図は、収束の類似したパターンを示しています。

   

一般的に、クラスタリングではデータのクラスタを示すために散布図を使用できます。このタイプの視覚化を習得することは非常に有用です。次のレッスンでは、このフィルタリングされたデータを使用して、k-meansクラスタリングを適用し、興味深い方法で重なるグループを発見します。

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🚀チャレンジ

次のレッスンに向けて、実際の環境で使用する可能性のあるさまざまなクラスタリングアルゴリズムについてのチャートを作成してください。クラスタリングが解決しようとしている問題の種類は何でしょうか？

講義後のクイズ

レビューと自己学習

クラスタリングアルゴリズムを適用する前に、学んだようにデータセットの性質を理解することが重要です。このトピックについてさらに読むにはこちらをご覧ください。

この役立つ記事では、さまざまなクラスタリングアルゴリズムが異なるデータ形状に対してどのように動作するかを説明しています。

課題

クラスタリングのための他の視覚化を調査する

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免責事項:
この文書は、AI翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文を公式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用に起因する誤解や誤認について、当社は一切の責任を負いません。