階層的凝集型クラスタリング

前の演習では、K-means クラスタリングを行う際のクラスタ数が結果に影響し、Machine Learning の面接で K-means を議論できることを確認しました。もう一つ使えるクラスタリング手法として、階層的凝集型クラスタリングがあります。Python では、この手法における最適なクラスタ数を可視化と数理の両面から求められます。ここでは両方に scipy と sklearn モジュールを使用します。

デンドログラムから最適なクラスタ数を選ぶには、リンク基準と距離のしきい値の両方が関係することを思い出してください。ここでは、diabetes の X 行列でデンドログラムを作成し、長さ 1.50 の位置に仮想の水平線を引いて、それが交差する垂直線の本数を数え、今後の階層クラスタリングにおける最適クラスタ数を表します。