Pythonデータ分析模擬試験第4回問37・4章4節 scikit-learn（クラスタリング）

階層的クラスタリング

次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
l = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit_predict([[0], [0.1], [5], [5.1]])
print(bool(l[0] == l[1] and l[2] == l[3] and l[0] != l[2]))

A
True
B
False
C
None
D
0

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正解：A

階層的クラスタリングは、近いデータから順にまとめていく。n_clusters で最終的なクラスタ数を決める。樹形図（デンドログラム）で構造を見られる。

順	実行する行	実行後の変数
1	`from sklearn.cluster import AgglomerativeClus…`	—
2	`l = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit…`	l = [0, 0, 1, 1]
3	`print(bool(l[0] == l[1] and l[2] == l[3] and …`	l = [0, 0, 1, 1]
結果	実際の出力	True

A
正しい。近い点どうしがまとまり、2 つのクラスタに分かれる。
B
誤り。近い 2 点ずつが同じクラスタになる。
C
誤り。真偽値を返す。
D
誤り。真偽値の出力。

学習のポイント：k-means 法と違い、初期値に依存しない。

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