データを結ぶ、クラスター分析の秘密【ChatGPT統計解析】

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データを結ぶ、クラスター分析の秘密【ChatGPT統計解析】

データを結ぶ、クラスター分析の秘密【ChatGPT統計解析】
クラスター分析は、似た特徴を持つデータ群をグループ化する統計的手法であり、大きく階層的方法と非階層的方法に分けられます。これらの手法は、データセット内の自然なグループやパターンを識別するのに役立ちます。階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングは、それぞれ独特の特性と利点があり、分析の目的に応じて選択されます。

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目次  データを結ぶ、クラスター分析の秘密【ChatGPT統計解析】

 

階層的方法

 

クラスター分析の手法は大きく階層的方法と非階層的方法に分かれます。

 

階層的方法は逐次的に標本のグループ化を行います。

 

以下にクラスターを生成する具体的な方法を述べますが、方法によってグループ化の結果が大きく異なります。

 

群平均法(group average method):2つのクラスターの全ての標本間の距離を求め平均を求めます。

 

これをそれらのクラスター間の距離とし、距離の小さいクラスター間を合併し、次のクラスターを作ります。SPSSでは平均連結法と呼んでいます。

 

 

グループ間(between group)とグループ内(within group)の2種類があります。
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最近隣法(nearest neighbor method)、単一連結法(single linkage method):2つのクラスターの標本の中で、最も近いもの同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。
クラスターの生成が鎖のようになっていく性質があり、それを鎖効果(chain effect)といいます。

 

最遠隣法(further neighbor method)、完全連結法(complete single linkage method):2つのクラスターの標本の中で、最も遠いもの同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。

 

重心法(centroid methos):2つのクラスターの重心同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。

 

メディアン法(median method):2つのクラスターの全ての標本間の距離を求め中央値をとります。これをそれらクラスター間の距離とします。

 

Ward法(Ward method):情報損失量(loss of information)という概念を入れて、合併する際、情報損失量が最小となるクラスターを合併します。

 

非階層的クラスタリング(例:K-meansクラスタリング)では、事前にクラスターの数を指定し、データをこれらのクラスターに割り当てることでグループ化を行います。非階層的手法は、大規模なデータセットに適しており、計算効率が良いことが特徴です。クラスタリング手法の選択は、データの性質、分析の目的、そして解釈のしやすさに基づいて行われます。階層的手法は、クラスターの数を事前に決める必要がないため、データ構造の探索的分析に適しています。一方で、非階層的手法は、クラスターの数を事前に知っている、または特定の数に制限したい場合に有効です。

 

ChatGPTに聞いてみた

プロンプト

あなたは最高のデータサイエンティストです。
階層的クラスター分析について解説してください。
#制約条件:
サルでもわかる平易な日本語で
文字数は300字程度

ChatGPTの回答

階層的クラスター分析は、データを似ているもの同士でグループ分けする方法です。想像してみてください、全てのデータが最初は自分の小さな家族を持っているようなもの。この分析では、最も近い家族同士が一緒になり、少しずつ大きな家族になっていきます。これを繰り返し、最終的には全てのデータが一つの大きな家族になるまで合併を続けます。この過程を図にすると、枝分かれする大きな木のように見え、それぞれの枝がデータのグループを表します。この方法では、似ているものがどれくらい近いか、または遠いかも分かり、データの関係性を深く理解することができます。

 

 

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