Extract Cluster Prototypes
概要
この演算子は、クラスターモデルのクラスタープロトタイプで構成されるExampleSetを生成します。この演算子は通常、演算子をクラスタリングした後に適用され、クラスタプロトタイプをExampleSetの形式で保存します。
詳細
K-MeansやK-Medoidsなどのほとんどのクラスタリングアルゴリズムは、いくつかのプロトタイプデータベクトルの周りのデータをクラスター化します。たとえば、K-Meansアルゴリズムは、クラスターのすべての例の重心を使用します。 Extract Cluster Prototypesオペレーターは、これらのプロトタイプを抽出し、さらに使用するためにExampleSetに保存します。このオペレーターは、入力としてクラスターモデルを想定しています。クラスタープロトタイプに関する情報は、ほとんどのクラスタリングオペレーターによって生成されたクラスターモデルで見ることができますが、クラスタープロトタイプの抽出オペレーターはこの情報をExampleSetの形式で保存するため、簡単に使用できます。
クラスタリングは、互いに類似しており、他のクラスターに属するオブジェクトとは異なるオブジェクトをグループ化することに関係しています。クラスタリングは、ラベル付けされていないデータから情報を抽出する手法です。クラスタリングは、多くの異なるシナリオで非常に役立ちます。たとえば、マーケティングアプリケーションで、同様の購入行動を持つ顧客のクラスターを見つけることに関心がある場合があります。
分化
k-メドイド
K-Medoidsオペレーターはクラスタリングを実行し、クラスターモデルとクラスター化されたExampleSetを生成します。 K-Medoidsオペレーターによって生成されたクラスターモデルは、Extract Cluster PrototypesオペレーターがExampleSetの形式でセントロイドテーブルを格納するために使用できます。