OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説（２）2-4 機械学習 scikit-learnの主成分分析、クラスタ分析編

最近のAIの進化は驚くばかりです。機械学習の分野では、scikit-learnというライブラリが広く使用されており、主成分分析やクラスタ分析などの機能が提供されています。

主成分分析

主成分分析は、多次元データを低次元のデータに変換するための手法です。scikit-learnでは、PCA（Principal Component Analysis）というクラスを使用して主成分分析を行うことができます。以下のコードは、主成分分析を実行する例です。


from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_r = pca.fit_transform(X)


クラスタ分析

クラスタ分析は、データを類似したグループに分ける手法です。scikit-learnでは、KMeansというクラスタリングアルゴリズムを使用することができます。以下のコードは、クラスタ分析を実行する例です。


from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
y_kmeans = kmeans.predict(X)


scikit-learnを使用することで、簡単に主成分分析やクラスタ分析を行うことができます。AIの開発において、これらの手法を活用することで、データから有益な情報を抽出することが可能となります。