コミュニティクラスタリング
このコードは、データ内のアイテム間の関係をネットワークとして分析し、類似または関連性の高いアイテム群を特定するものです。
たとえば、ソーシャルネットワークでのユーザーのコミュニティ検出や、共起する商品のクラスタを見つける際に利用可能です。
これにより、マーケティング戦略の策定や、顧客の興味や関心に基づいたターゲティングが行えます。
入出力定義
| 定義 | 内容 |
|---|---|
| 入力 | データ |
| 出力 | データ |
サンプル
1. クラスタリングを実施する この例では、社員の出張や残業のデータをもとに、コミュニティクラスタリングを行い、社員の特性を把握します。
2. クラスタリングの解釈 下記にダッシュボードの考察を紹介します。
仕様補足
Kmeans と比較し、コミュニティクラスタリングの特徴を説明します
メリット
関係性を重視
- コミュニティクラスタリング: データのつながりを元にグループを作ります。例えば、SNS の友達関係を分析するのに適しています。
- K-means: データの位置に基づいてグループを作ります。例えば、身長と体重のような数値データの分類に適しています。
複雑な関係を見つけやすい
- コミュニティクラスタリング: 非常に複雑な関係でも見つけることができます。例えば、会社の組織内での隠れた関係性など。
- K-means: 単純な構造のデータに適しており、複雑な関係を見つけるのは苦手です。
柔軟な設定
- コミュニティクラスタリング: 設定を変えることで、細かいグループから大まかなグループまで調整が可能です。
- K-means: あらかじめ決めた数のグループに分けるため、その数が適切かどうかを見極めるのが難しいです。
デメリット
計算が複雑
- コミュニティクラスタリング: 計算が複雑で時間がかかることがあります。大規模なデータには向いていません。
- K-means: 計算が簡単で、素早く結果が出ます。大規模なデータにも適しています。
準備が大変
- コミュニティクラスタリング: データをつながりとして準備する必要があり、手間がかかります。
- K-means: データをそのまま使えるので、準備が簡単です。
適用範囲が限られる
- コミュニティクラスタリング: つながりを重視するため、SNS やネットワークのデータには適していますが、一般的な数値データには向いていません。
- K-means: 様々な種類のデータに適しており、広く使われています。
結論
コミュニティクラスタリングは、データのつながりや関係性を重視する場合に非常に有効です。
一方、K-means は計算が簡単で、広く使われているクラスタリング手法です。
使う場面やデータの種類に応じて、適切な方法を選ぶことが重要です。