ご購入はこちら わりとよく使われるタイプは動かしてガッテン! ダウンロード・データあります 人工知能アルゴリズム探検隊 第5回 市場調査に使われる多数データのグループ分け「クラスタ分析」 牧野 浩二，北野 雄大 今回紹介する「クラスタ分析」の特徴 属性の分からない多数のデータを，幾つかのグルー プに分けてくれるクラスタ分析を紹介します．クラス タ（cluster）とは， 「塊」，「群れ」，「集団」などの意味 があります． クラスタ分析がよく利用されている場面に市場調査 があります．例えば以下の用途が挙げられます． １，売り上げ実績や施設の稼働状況からのプロジェ クトの評価 ２，アンケート結果を利用した商品評価 例えばフィットネス・クラブを例に説明します． ・機械をよく使い，かつ風呂にもゆっくり入る人 ・ルーム・ランナをよく使い，シャワーだけで済ま せる人 ・機械もルーム・ランナも使い，風呂にゆっくり入 る人 ・ 風呂だけの人 経験者 第1主成分 0 KF1 KF6 KS5 KF2KS3 xa KF3 KF4 0.0 左： Kは経験者 Sは初心者 −0.2 Mは未経験者 SS4 ya SS5 SF6 SS2SF4 SF3 SS6 SF2SF5 SS3SS1 zt SF1 SF7 xt KF5 za 5 初心者 tt 5 KF1 0 KS2 右： Fは失敗 Sは成功 yt MF2 MF3 KF6 KS5 KF2 KS3 KF3 KF4 SF3 KF5 −5 MF4 図 1 は連載第 4 回（2016 年 12 月号）で紹介した「主成 分分析」によって，けん玉経験者と初心者の動きを分 類したものです．図 1 のように初心者，未経験者，経 験者が分かれる結果となりました．図 1 の破線は筆者 が単に，初心者，未経験者，経験者に分けるために， 後から書き入れたものです． 図 1 のデータに，今回紹介するクラスタ分析を加え ると，図 2 のように，プログラムで勝手に，何らかの グループ群に分割してくれます．図 2 の結果は，1 つ だけ（MF5）未経験者なのに経験者のデータ群に分割 されていますが，後は見事に振り分けられています． なお，図 1 はけん玉の技の 1 つ「とめけん」を行った ときのデータです（写真 1） ．とめけんとは，玉を垂直 に一気に引き上げて剣先にさす技です．けん玉には 1 KS1 KS4 MF5 ● 前回の主成分分析と組み合わせると見やすく 分類できる KS2 KS4 SS5 SS2 SF2 SF5 SS3 SF4 SS1 SF6 SS4 SF1 このデータだけ経験者 に分類された KS1 －1 SS6 SF7 0 第2主成分 0.2 −5 第2主成分 第2主成分 （分散が1となるようスケール変換済み） −10 これらを曜日ごと，年齢 / 性別ごとに分ければ， 「土 日の利用者を増やすには，駅前のサラリーマンにビラ を配ろう」 ， 「シャワーの数を増やし女性客を呼び込め ば機械の稼働率が上がる」などといった対策が打てま す． MF2 MF5 MF3 －2 MF4 −0.4 未経験者 －3 MF6 MF1 −0.4 −0.2 0.0 0.2 第1主成分 （分散が1となるようスケール変換済み） 図 1 第 4 回ではけん玉経験者と初心者 / 未経験者の動きを主成分 分析で見やすいように 2 次元プロットした 108 MF6 −10 MF1 －3 －2 －1 0 第1主成分 1 2 図 2 図 1 にクラスタ分析を加えるとグループ分けできる 第 1 回 PICで試せちゃう! なんとなーく思い出せる人工知能記憶装置「アソシアトロン」 （2016 年 9 月号） 第 2 回 パターン認識でよく使われる「サポート・ベクタ・マシン」 （2016 年 10 月号） 第 3 回 ニューラル・ネットの基本学習法「バックプロパゲーション」 （2016 年 11 月号） 2017 年 2 月号
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