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title: クラスタリング妥当性
tags:  #マテリアルズ・インフォマティクス #データ解析学 #クラスタリング  
author: [木野日織](https://convert.docswell.com/user/3465680103)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: クラスタリング妥当性評価方法について シルエット解析、エルボー法、情報量基準、ABテスト
published: December 22, 22
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クラスタリングの“妥当性”に関する手法
何のための妥当性？という話でもあります。
これ自体は目
的が無い
Xのクラスタリ
ング妥当性評価
目的がある
評価
観測データ
説明変数
(X)
説明変数（X)の
目的変数(y)も用
みの解析による
いた解析による
目的変数(y)
シルエット解析
エルボー法
情報量基準
ABテスト


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クラスタリングの“妥当性”に関する手法
Xのみ：同じクラスター数でも異なるクラスターが得られる場合もあります。
シルエット分析：「幅」を揃える。
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_kmeans_silhouette_analysis.html#sphx-glr-autoexamples-cluster-plot-kmeans-silhouette-analysis-py
エルボー法：カクっと曲がる。
Kmeansインスタンスの.inertia_もしくは.scoreを用いる。
https://stackoverflow.com/questions/41540751/sklearn-kmeans-equivalent-of-elbow-method
GaussianMixtureインスタンス：情報量基準。
.AIC, .BICなどが計算できる。
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.html
yと組み合わせる
いわゆるABテスト(A/Bテスト）：カテゴリ分けは何かの目的のためにあるので、クラスターがどの程度その目的
に合うのか実験して検証する


