【序論】
本論文では、データ分析の重要な手法であるクラスター分析について、その様々な手法を比較し評価することを目的とする。クラスター分析は、データを類似性の高いグループにまとめる手法であり、データの構造を理解するために広く用いられている。しかし、クラスター分析には様々な手法が存在し、どの手法を選択すべきかは問題に依存するため、正確な比較と評価が求められる。本論文では、代表的なクラスター分析手法である階層的クラスタリング、k-means法、DBSCAN法の３つを対象とし、それらの特徴、利点、欠点について検討する。また、実データセットを用いた数値実験を通じて、各手法の性能を評価し、適用範囲や優位性について議論する。最終的に、各手法の特性や応用可能性を考慮して、優れたクラスター分析手法の選択に向けた有益なヒントを提供することを目指す。
【本論】
本論文では、データ分析の重要な手法であるクラスター分析について、その様々な手法を比較し評価することを目的とする。クラスター分析は、データを類似性の高いグループにまとめる手法であり、データの構造を理解するために広く用いられている。 しかし、クラスター分析には様々な手法が存在し、どの手法を選択すべきかは問題に依存するため、正確な比較と評価が求められる。本論文では、代表的なクラスター分析手法である階層的クラスタリング、k-means法、DBSCAN法の３つを対象とし、それらの特徴、利点、欠点について検討する。 階層的クラスタリングは、データ間の距離や類似度に基づいて階層的なクラスタを構築する手法である。階層構造を持つため、クラスタ数を事前に指定する必要がなく、データの階層的な関係を可視化することができるという特徴がある。一方、計算量が大きいため、大規模なデータセットには適用しづらいという欠点もある。 k-means法は、データをクラスタ重心によって表現し、クラスタ内のデータの距離の分散を最小化するようにクラスタを形成する手法である。シンプルで計算効率が高いため、大規模なデータセットにも適用しやすいという利点がある。しかし、クラスタの数を事前に指定する必要があり、初期クラスタセントロイドの選び方によって結果が変わるという問題点がある。 DBSCAN法は、データ点の密度に基づいてクラスタを形成する手法である。クラスタセントロイドを使用しないため、任意の形状のクラスタを検出することができるという特徴がある。また、ノイズデータの除去が容易であるという利点もある。ただし、パラメータの設定に敏感であり、適切なパラメータを見つけることが難しいという欠点もある。 本論文では、これらの手法を実データセットを用いて評価し、各手法の性能や適用範囲、優位性について議論する。さらに、各手法の特性や応用可能性を考慮して、優れたクラスター分析手法の選択に向けた有益なヒントを提供することを目指す。
【結論】
本論文では、階層的クラスタリング、k-means法、DBSCAN法の３つの代表的なクラスター分析手法を比較評価し、それぞれの特徴や利点、欠点について検討する。さらに、実データセットを用いた数値実験を通じて、各手法の性能を評価し、適用範囲や優位性について議論する。各手法の特性や応用可能性を考慮して、優れたクラスター分析手法の選択に向けた有益なヒントを提供することを目指す。
