Extract Cluster Prototypes

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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。