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集合知
プログラミング
#3 グループを見つけ出す
(前半)
2012.10.30 集合知プログラミング勉強会 #TokyoCI
@komiya_atsushi
https://github.com/komiya-atsushi/TokyoCI-study
Supervised
                        and
                    Unsupervised
                      learning
Photo by cybrarian77 http://www.flickr.com/photos/cybrarian77/6284181389/
教師あり学習
•「正解」が明らかになっている入力
 データをもとにモデルを構築する(学
 習)
•「正解」があるが、明らかになってい
 ないデータを入力として、「正解」を
 予測する
教師あり学習
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 データをもとにモデルを構築する(学
 習)
•「正解」があるが、明らかになってい
 ないデータを入力として、「正解」を
 予測する
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教師なし学習
•「正解」が存在しない
•データをごにょごにょして「なにか」
 を見つける
教師なし学習
•「正解」が存在しない
•データをごにょごにょして「なにか」
 を見つける

   データ全体の『特徴』や
   『特性』を明らかにする
目的・問題に応じて使いわけよう
•「がく」の長さと幅、そして「花弁」
 の長さと幅から既知のアヤメの種類を
 判別してくれる高精度な分類器が欲し
 いなあ…
•うちの EC サイトで商品を買ってくれ
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教師あり学習と教師なし学習の例
•教師あり
 •ニューラルネットワーク、決定木、サ
  ポートベクトルマシン、ベイジアンフィ
  ルタなど
•教師なし
 •クラスタリング、非負値行列因子分解、
  自己組織化マップなど
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Clustering
Photo by tjuel http://www.flickr.com/photos/tjuel/5805997664/
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」



       色が同じ
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」
クラスタリング 概要
•「似たもの同士でグループにしてみま
 しょう」



       形が同じ
クラスタリングに必要な「もの」
•データをよく表現する「特徴」
 •【例】
  • 人:年齢、伸長、体重、性別…
•似ているかどうかを判断する/測る
 「ものさし」
 •「類似度」のこと
 •ピアソン相関係数、コサイン類似度、
  Jaccard 係数…
クラスタリングの手順
 どのように進めていくのか?

1. 個々のデータから「特徴ベクトル」
   を抽出する
2. ふたつの「特徴ベクトル」間の
   「距離・類似度」を計算する
3. 距離・類似度の近いものをまとめる
問題設定と準備

Photo by kakissel http://www.flickr.com/photos/kakissel/7182285229/
書籍中での問題設定(前半)
•「ブログサイト」を一つ一つのデータ
 と見立てる
•ブログ中で使われている単語の傾向で
 ブログをクラスタリングしてみる
 •ブログエントリ中に出てくる単語の
  「出現回数」からなる特徴ベクトルを
  用意する
準備
•feedparser を使って、100ほどのサイトの
 RSS フィードを取得する
•取得したフィードから単語を抽出し、かつ
 出現回数をカウントする
•ブログのサイト名とともに、出現回数を特
 徴ベクトルとしてファイル出力する
•ソースコード
 • http://goo.gl/Pn6aS (generatefeedvector.py)
Hierarchical
                     Clustering
Photo by pretendtious http://www.flickr.com/photos/27273053@N05/4646753786/
階層的クラスタリング
•そのときもっともよく似ているものを2つ
 くっつけましょう
 1. すべての2つの特徴ベクトルの組み合わせ
    について、
 2. 距離が最小となるものを選び、
 3. 一つの新たなグループとする
 4. 特徴ベクトルは二者の平均とする
 • 上記をグループがひとつになるまで繰り返す
階層的クラスタリング


           C   D


                   E
   A

       B


平面上の距離の近さを「類似度」とします
階層的クラスタリング


           C   D


                   E
   A

       B


平面上の距離の近さを「類似度」とします
階層的クラスタリング


           C   D


                   E
   A

       B


平面上の距離の近さを「類似度」とします
階層的クラスタリング


           C   D


                   E
   A

       B


平面上の距離の近さを「類似度」とします
階層的クラスタリング


           C   D


                   E
   A

       B


平面上の距離の近さを「類似度」とします
デンドログラム




   A       B   C       D   E




   A   B       C   D       E
階層的クラスタリングの実装
•距離関数を用意する
階層的クラスタリングの実装
•距離関数を用意する
階層的クラスタリングの実装
• 距離計算→最小距離の2つをマージ…を繰り返す
階層的クラスタリングの実装
 • 距離計算→最小距離の2つをマージ…を繰り返す



ソースコード
https://github.com/komiya-atsushi/TokyoCI-study/blob/master/chap.3/clusters.py
階層的クラスタリングのデモ




        demo
k-Means
Clustering
k-means(k平均法)
•クラスタの数 k を事前に決める
•最初にランダムに k 個の重心を配置する
1. データを最寄りの重心に割り当てる
2. 重心に割り当てられたデータの平均を、
   次の重心とする
•上記を重心が収束するか、一定回数繰り返
 したところで終了する
すばらしいオンラインデモが!




http://tech.nitoyon.com/ja/blog/2009/04/09/kmeans-visualise/
k-Means の実装




ソースコード
https://github.com/komiya-atsushi/TokyoCI-study/blob/master/chap.3/clusters.py
Thanks !
             &
       Any questions?
Photo by tjuel http://www.flickr.com/photos/tjuel/5805421265/
おまけ
Emacs で Python コードを書きたい方へ




https://github.com/komiya-atsushi/TokyoCI-study/blob/master/EmacsPythonEnvironment.md

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