「PythonとSklearnを使用して4つのセントロイドベースのクラスタリングアルゴリズムを示すアニメーションの作成」

PythonとSklearnを使用し、4つのセントロイドベースのクラスタリングアルゴリズムのアニメーションを作成する

データの可視化とアニメーションを使用して、4つの重心ベースのクラスタリングアルゴリズムのプロセスを理解する

クラスタリング分析は、データをその類似性と相違性に基づいてグループ化する効果的な機械学習技術です。取得されるデータのグループは、セグメンテーション、構造化、意思決定など、さまざまな目的に使用できます。

クラスタリング分析を実行するためには、異なるアルゴリズムに基づいた多くの方法が利用可能です。この記事では、一般的かつ有用な技術である重心ベースのクラスタリングに主に焦点を当てます。

基本的に、重心ベースの技術は、最適な重心（クラスタの中心）を繰り返し計算し、その後最も近いものにデータポイントを割り当てることで動作します。

多くの反復を持つため、データの可視化を使用してプロセス中に何が起こるかを表現することができます。したがって、この記事の目的は、PythonとScikit-learnを使用して重心ベースのプロセスを示すアニメーションを作成することです。

Scikit-learn（サイキット-ラーン）は、クラスタリング分析を効率的に実行するために役立つ強力なライブラリです。以下は、取り組む重心ベースのクラスタリング技術です。

さあ、始めましょう

まず、ライブラリをインポートします。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns

例として、この記事では生成されたデータセットを使用します。これは、sklearnのmake_blobs()を使用して簡単に作成できます。独自のデータセットをお持ちの場合は、このステップをスキップできます。

from sklearn.datasets import make_blobsX, y…

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