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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

by Ankur A. Patel, 中田 秀基
April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
6.5
HDBSCAN
の適用
155
22 0.317979
23 0.308771
24 0.284314
25 0.243243
26 0.500000
27 0.289157
28 0.365283
29 0.479693
30 0.393559
31 0.340875
6.5
HDBSCAN
の適用
次に、クラスタリングアルゴリズムとして
HDBSCAN
を用いて、
LendingClub
データの借入者をグ
ループ分けしてみよう。
HDBSCAN
は、借入者の高次元空間の属性値の近傍性に基づいてグループ分けを行う。
k
平均法や
階層クラスタリングと異なり、すべての借入者がグループに分けられるわけではない。どの借入者グ
ループからもかけ離れた借入者はグループに入れられない。このような外れ値の借入者は、他の借入
者と何が異なっているのか、それにはビジネス上の理由があるのかを調べてみる価値があるかもしれ
ない。一部のグループに属する借入者については自動的にローングレードを決めてもいいが、何にも似
ていないような借入者に関しては、もう少し丁寧なスコア付けが必要だろう。
HDBSCAN
の結果を見てみよう。
import hdbscan
min_cluster_size = 20
min_samples = 20
alpha = 1.0
cluster_selection_method = 'leaf'
hdb = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=min_cluster_size, \
min_samples=min_samples, ...
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ISBN: 9784873119106Other