SPSS Modeler ノードリファレンス 5-4 Kohonen(クラスター)

Last updated at 2023-11-17Posted at 2022-02-16

5-4 Kohonenノード[モデル作成タブ]

クラスターモデルを作成します。ニューラルネットワークの1種である自己組織化マップを利用してレコードを類似するグループに分類します。

顧客の化粧品購入比率でクラスターモデルを作ります。
＊サンプルデータ（CSV）は[5.参考情報]からダウンロードできます。

[可変長ファイル]ノードから[Kohonen]を接続して編集します。

[フィールド]タブは以下のように指定します。

[モデル]タブで学習時間を1分と指定します。

[エクスパート]タブでマップの行列を決めてクラスタ数を確定します。例では4*4の正方行列に指定します。[実行]ボタンでモデルを作成します。

4*4マスの自己組織化マップが現れて、Kohonenネットワークが学習している様子がわかります。

モデルが生成されました。

モデルを編集します。

左下の[ビュー]を[モデル要約]から[クラスター]に変更して、分布ボタンを押します。

右下の[ビュー]ではクラスターの比較ができます。

モデルナゲットでプレビューすると、３つのフィールドが追加されているとわかります。

Kohonenの座標は、類似性が読み取れるため、XとYの値を表記しています。

Kohonenはニューラルネットワークを利用するため、他のクラスターモデル以上に再現性の確保に注意します。

対角のクラスターが質的に最もはなれている点を利用して、それぞれのクラスター特徴をマップすると軸の解釈ができる場合があります。これにより顧客の行動変容を誘導したり、設備装置への適切な備えが可能になります。

複数系列グラフやヒートマップ、ジッタによる散布図などを利用してクラスターの特徴を可視化すると、適切な対応につながります。ここでは入力に利用した項目を比較していますが、属性でオーバーレイをするとクラスターの特徴を理解しやすくなります。

手続きは以下の記事で解説しています。

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