「Pythonコードを使用したダイレクトマーケティングキャンペーンの階層クラスタリングの実装方法」

Pythonコードによるダイレクトマーケティングキャンペーンの階層クラスタリングの実装方法

階層的クラスタリングの内部と外部を理解し、銀行業界におけるマーケティングキャンペーン分析への適用方法を理解する。

動機

主要な金融機関のデータサイエンティストであり、既存の顧客を異なるプロファイル（low、average、VoAGI、platinum）に分類することをチームのサポートするというタスクに取り組んでいると想像してみてください。

ただし、以下のような問題があります：

これらの顧客には過去のラベルが付いていないため、これらのカテゴリを作成する方法はありますか？

ここでクラスタリングが助けになります。クラスタリングは、ラベルのないデータを類似のカテゴリにグループ化するための教師なし機械学習の手法です。

• 「品質と信頼性のためのPythonコードのユニットテスト」
• PythonとDashを使用してダッシュボードを作成する
• 「世界中のさらに多くの人々に生成型AIを検索にもたらす」

多くのクラスタリング技術が存在しますが、このチュートリアルでは特に「階層的クラスタリング」の手法に焦点を当てます。

このチュートリアルでは、まず「階層的クラスタリング」の概要を説明し、その後、人気のある「Scipy」ライブラリを使用してPythonでステップバイステップの実装を紹介します。

階層的クラスタリングとは何ですか？

「階層的クラスタリング」は、データをクラスターのツリーであるデンドログラムにグループ化する技術であり、基礎となるクラスター間の階層的な関係を表現します。

階層的クラスタリングアルゴリズムは、クラスターを形成するために距離尺度に依存しており、通常、以下の主要なステップが含まれます：

• 特定の距離尺度（ユークリッド距離、マンハッタン距離、コサイン類似度など）を使用して、各データポイントの間の距離を含む距離行列の計算
• 距離が最も近い2つのクラスターを統合する
• 新しいクラスターに関して距離行列を更新する
• ステップ1、2、3を繰り返す

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