戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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6 章　類似度、近傍、クラスタ

これらのルールを、次のように大まかに文章にしてしまえば、クラスタ

J

が他のスコッチ

とどのように違うのかがわかります。

1.

まろやかなボディでシェリーの香り、または

2.

フルゴールド（赤色ではない）で軽やかなボディ、そしてドライな余韻

ここで得られたクラスタ

J

の説明は、前述のラポワントとルジャンドルの説明と比べて良

いと思うでしょうか。それは、あなたの好みにもよりますが、

1

つ言えるのは、これらの説

明は異なる種類のものである、ということです。ラポワントとルジャンドルの説明は、特徴

について記述したものです。その説明では、クラスタの典型例や特徴が語られ、それらの特

徴が他のクラスタとも共通しているかどうかは無視しています。一方、分類木によって生成

した説明の方は、区別するための説明になっています。この説明では、何がこのクラスタを

他のクラスタと区別しているかを記述したもので、クラスタ内のウィスキーに共通の特徴に

ついては無視しています。つまり、それぞれの説明は、クラスタ内に共通する特徴に着目し

た説明と、クラスタ間を区別する要因に着目した説明になっているということです。これ

は、絶対的にどちらかが良い、というものではありません。それは、何のためにこの説明を

使うかによって変わります。

6.5

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ここまでデータサイエンスにおける基本コンセプトを学ぶさまざまな例を見てきました。

もしかしたら、クラスタリングの例は、予測モデルの例や類似したものを探す例とは ...