クラスタリング¶

教師なし学習の応用であるクラスタリングによって、セグメントをグループ化して識別することでデータを探索できます。 クラスタリングを使用して、多くの種類のデータ（数値、カテゴリー、テキスト、画像、および地理空間データ）から生成されたクラスターを単独でまたは組み合わせて探索します。 クラスタリングモードでは、DataRobotは、データセット内の列で明示的にキャプチャされていない潜在動作をキャプチャします。

また、クラスタリングを使用して、時系列セグメント化されたモデリングプロジェクトのセグメントを生成することもできます。 詳細についてはセグメント化されたモデリングのクラスタリングを参照してください 。

その他の重要情報については、関連する注意事項を参照してください。

クラスタリングモデルの使用方法¶

クラスタリングは、データに明示的なラベルが付いておらず、データがどういった形であるかを判断する必要がある場合に有用です。 ターゲットを必要としないため、どんなデータセットでもアップロードしてデータを理解することができます。 クラスタリングの例には次のようなものが考えられます：

• テキストコレクションにおける、トピック、タイプ、分類、および言語の検出。 クラスタリングは、テキスト特徴量と他の特徴量の型が混在するデータセットにも、トピックモデリングのための単一のテキスト特徴量にも適用できます。

• 時系列セグメント化されたモデリングに使用する適切なセグメントの決定 。

• 予測マーケティングキャンペーンを実行する前の、カスタマーベースのセグメント化。 顧客の主要グループを識別し、各グループにさまざまなメッセージを送信します。

• 画像のコレクションにおいて潜在的なカテゴリーを把握します。

• より包括的なパイプラインでのステップとして、MLOpsを用いたクラスタリングモデルをデプロイし、大規模なクラスター割り当て要求に対応します。

クラスタリングモデルの構築¶

クラスタリングワークフローは異常検知ワークフロー、および教師なしの学習アプリケーションに類似しています。

クラスタリングモデルを構築するには、次の操作を行います。

1. データをアップロードし、ターゲットなし？をクリックし、クラスターを選択します。

   

   モデリングモードのデフォルトは[包括的]で、最適化指標のデフォルトはシルエットスコアです。

2. 開始をクリックします。

   DataRobotは、データセットサイズのデフォルトクラスター数に基づいてクラスタリングモデルを生成します。 クラスター数を設定することもできます。 クラスタリングの場合、DataRobotは元のデータセットをホールドアウトパーティションなしでトレーニングと検定パーティションに分割します。

   モデリングが完了すると、リーダーボードにはシルエットスコアによってランク付けされた生成済みのクラスタリングモデルが表示されます。

   

   クラスター列には、クラスタリングアルゴリズムで使用されたクラスター数を示します。

3. 調査するモデルを選択します。

   デフォルトでは、説明 > ブループリントタブが表示されます。

4. ビジュアライゼーションを分析して、クラスタリングモデルを選択します。

5. クラスタリングモデルを評価して選択した後、モデルをデプロイして、他のモデルと同様に既存または新規データに予測を作成します。 リーダーボードまたはデプロイから予測を行うことができます。

クラスタリングブループリントのサンプル¶

次に挙げるのは、クラスタリングブループリントの例です。

ブループリントノードをクリックして、アルゴリズムでのドキュメントにアクセスするか、変換します。 この例では、K-平均クラスタリングノードについての詳細を示しています。

このデータセットには、カテゴリー、地理空間の位置、数値、画像、テキストの各特徴量が含まれます。 クラスタリングアルゴリズムが特徴量タイプの再処理と次元削減後に適用され、処理速度を改善します。

クラスターの探索のビジュアライゼーション¶

次のビジュアライゼーションツールはクラスタリングプロジェクトに有用です：

クラスターインサイト¶

クラスターインサイトのビジュアライゼーション（解釈 > クラスターインサイト）は、モデリング中に生成されたクラスターを調査するのに役立ちます。

各クラスターの特徴量値を比較して、グループ化の解釈を取得します。

画像埋め込み¶

データセットに画像が含まれる場合は、画像埋め込みビジュアライゼーション（解釈 > 画像埋め込み）を使用して、各クラスターからの画像がどのように並べ替えられるかを確認します。

クラスタリングモデルの場合、各画像のフレームは、画像を含むクラスターを表す色で表示されます。 画像にカーソルを合わせて、画像が各クラスターに所属する確率を表示します。

アクティベーションマップ¶

アクティベーションマップでは、予測決定を行う（この場合はデータをクラスタリングする最良の方法）際にモデルが使用している画像領域を確認できます。 画像上にカーソルを合わせると、画像が割り当てられている先のクラスターを確認できます。

特徴量のインパクト¶

特徴量のインパクトツール（解釈 > 特徴量のインパクト）を使用して、クラスタリング結果に最も影響力のある特徴量を確認します。

特徴量の関連性¶

クラスタリングは計算コストが高くなる可能性があるので、特徴量の関連付けツール（データ > 特徴量の関連付け）を使用して、削除可能な冗長な特徴量がないかどうかを判断します。

この例の場合、year_builtとsold_dateが相関性の高い特徴量を派生させるため、クラスタリングアルゴリズムに役立つ可能性があります。 その場合、特徴量を削除してからクラスタリングを再実行することができます。

クラスターの数を設定する¶

一部のクラスタリングアルゴリズム（つまり、K平均法）では、モデリングの前に一定のクラスター数が必要です。 その他（HDBSCAN—Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noiseなど）は、動的にクラスターの有効数を検出します。 これらのクラスタリングアルゴリズムの詳細については、ブループリントを参照してください。

次のセクションでは、クラスター数の設定方法について説明しています。

• モデリングの前
• 単一のモデルを再実行する際
• すべてのクラスタリングモデルを再実行する際

高度なオプションでクラスター数を設定する¶

クラスタリング実行を開始する前、DataRobotで使用するクラスター数をカスタマイズできます。

1. データをアップロードしてクラスタリングモードを設定した後、高度なオプションを表示をクリックします。 表示される高度なオプションセクションで、左側のクラスタリングをクリックします。

   

2. クラスター数フィールドに1つ以上の数値を入力します。 最大10の数値を入力することができます。 入力する各数値ごとに、DataRobotは固定数のクラスターの設定をサポートする各アルゴリズムの1つのモデルをトレーニングします（K平均法またはGaussian混合モデルなど）。

クラスター数を更新してモデルを再実行する¶

異なるクラスター数でモデルを再実行するには：

1. モデルのクラスター列で+アイコンをクリックします。

   

2. 実行に使用するクラスター数を入力します。

   

クラスター数を更新して、すべてのモデルを再実行する¶

クラスター数を更新してすべてのモデルを再実行するには：

1. 右のワーカーペインでモデリングの再実行をクリックします。

2. クラスタリングアルゴリズムで使用するクラスター数を更新して、再実行をクリックします。

   

   この例では、DataRobotは7、10、12、および15クラスターを使用してクラスターアルゴリズムを実行します。

機能に関する注意事項¶

クラスタリングを使用する場合、以下の点を考慮してください。

• Datasets for clustering projects must be less than 5GB.

• 以下はサポートされていません。

  • リレーショナルデータ（集計されたカテゴリー特徴量など）
  • ワードクラウド
  • 特徴量探索プロジェクト
  • 予測の説明
  • スコアリングコード
  • Composable ML

• クラスタリングモデルは、専用の予測サーバーにデプロイできますが、ポータブル予測サーバー（PPS）および監視エージェントはサポートされていません。

• クラスターの最大数は100です。

時系列固有のクラスタリングに関する注意事項も参照してください。