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title: #72 Section 27 クラスタリング（８）まとめ
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: さて、Pycaretでのクラスタリングはいかがでしたか？  #65 Section 20～#71 Section 26を振り返ってみましょう！  最低限、下記のコードを覚えれば、機械学習の『クラスタリング』で分析することができます。ただし、結果の評価や比較などは、統計的な理解が必要になります。  教師あり学習と較べると、交差検証関連やcompare_models関数が使えないなどの違いがあります。
published: March 03, 26
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4th STEP 機械学習
Section 27
クラスタリング（８）
まとめ
Setup
Compare Models
Analyze Model
データサイエンス チュートリアル
Prediction
Save Model
1


# Page. 2

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4th STEP 機械学習 Section 27 クラスタリング（８）まとめ
まとめ(1)
最低限、下記のコードを覚えれば、機械学習の『クラスタリング』で分析することができます。ただし、結果の評価や比較などは、
統計的な理解が必要になります。教師あり学習と較べると、交差検証関連やcompare_models関数が使えないなどの違い
があります。
①
⑥ # train meanshift model
pip install pycaret[full]
import pycaret
pycaret.__version__
meanshift = create_model(&#039;meanshift&#039;)
②
# loading sample dataset from pycaret dataset module
from pycaret.datasets import get_data
data = get_data(&#039;jewellery&#039;)
③
# import pycaret clustering and init setup
from pycaret.clustering import *
s = setup(data, session_id = 123)
④ kmeans = create_model(&#039;kmeans&#039;)
# train kmeans model
⑤
= assign_model(kmeans)
⑦ kmeans_cluster
kmeans_cluster
⑧ evaluate_model(kmeans)
# plot pca cluster plot
plot_model(kmeans, plot = &#039;cluster&#039;)
※ 一つ一つ別個に評価
指標のグラフを描くこと
もできます。
# plot elbow
plot_model(kmeans, plot = &#039;elbow&#039;)
# plot silhouette
plot_model(kmeans, plot = &#039;silhouette&#039;)
# to check all the available models
models()
データサイエンス チュートリアル
2


# Page. 3

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4th STEP 機械学習 Section 27 クラスタリング（８）まとめ
まとめ(2)
⑩
# predict on test set
kmeans_pred = predict_model(kmeans, data=data)
kmeans_pred
⑪
# save pipeline
save_model(kmeans, &#039;kmeans_pipeline&#039;)
⑫
# load pipeline
kmeans_pipeline = load_model(&#039;kmeans_pipeline&#039;)
kmeans_pipeline
データサイエンス チュートリアル
3


