クラスタ数の選択

この演習では、階層的クラスタリングモデルの出力を実際の診断結果と比較します。通常、このような教師なし学習を行う場合、ターゲット変数は入手できません。しかし、このデータセットにはターゲット変数があるため、クラスタリングモデルの性能を確認するために利用できます。

教師あり学習を行う場合、つまり注目するターゲット変数を予測しようとしていて、そのターゲット変数が元のデータに含まれている場合、クラスタリングを使って新しい特徴量を作成しても、最終的なモデルの性能が向上するとは限りません。この演習を通じて、今回のケースで階層的クラスタリングが有望な新しい特徴量となるかどうかを確認しましょう。