Fortranと機械学習: 分類

NAGライブラリのクラスター分析機能

1. 階層的クラスター分析

階層的クラスター分析は、データの多層的な構造を段階的に解析する手法です：

• 階層的クラスタリング（g03ecf）：単一連結法、完全連結法、群平均法などの様々な手法でクラスター構造を分析します。顧客セグメンテーションや遺伝子発現データの分析など、データの自然な階層構造を理解する必要がある場合に特に有効です。

• デンドログラム構築（g03ehf）：g03ecfの結果に基づいてデンドログラムを生成し、クラスター構造を視覚化します。データの階層的な関係性を直感的に理解することができ、適切なクラスター数の決定に役立ちます。

• クラスター抽出（g03ejf）：g03ecfの結果から、指定された距離または数のクラスターを抽出します。実務での意思決定に必要な具体的なグループ分けを得ることができます。

2. 非階層的クラスター分析

大規模データセットの効率的な分析に適した手法を提供します：

• K-meansクラスタリング（g03eff）：データを指定された数のクラスターに分割します。大規模な顧客データベースのセグメンテーションや、画像のピクセルクラスタリングなど、計算効率が重要な場合に適しています。

3. 距離計算・類似度分析

クラスタリングの基礎となる距離計算のための機能を提供します：

• 2つのデータセット間の距離行列計算（g03ebf）：異なるデータセット間の類似度を評価します。パターン認識や異常検知など、データセット間の比較が必要な場合に活用できます。

まとめ

これらのルーチンは、最新の数値計算アルゴリズムに基づいており、高い数値安定性と計算効率を提供します。実務においては、高次元データでの距離計算の効率化や、大規模データセットでのメモリ使用の最適化、異常値の影響への対処など、様々な技術的課題に対応しています。マーケティングにおける顧客セグメンテーション、生物情報学での遺伝子発現データのグループ化、画像処理やテキストマイニングにおけるパターン発見など、幅広い分野での応用を可能にし、データの自然な構造の発見と効率的なグループ化を通じて、より深いデータ理解と効果的な意思決定をサポートします。