クラスタリングとは？
クラスタリングとは、データをグループに分類する手法です。データをグループに分類することで、データをより理解しやすくすることができます。クラスタリングは、機械学習の一種であり、データを分析して、関連性の高いデータをグループに分類することを目的としています。
scikit-learnとは？
scikit-learnは、Pythonで実装されたオープンソースの機械学習ライブラリです。scikit-learnは、データマイニング、データ分析、データ可視化などの機械学習タスクを容易に行うことができます。scikit-learnは、クラスタリング、回帰、分類などの機械学習アルゴリズムを実装しています。
scikit-learnを使ったクラスタリング
scikit-learnを使ったクラスタリングは、データをグループに分類するための最も一般的な方法です。scikit-learnを使用すると、データをグループに分類するためのさまざまなアルゴリズムを使用することができます。scikit-learnを使用すると、データをグループに分類するためのさまざまなアルゴリズムを使用することができます。
scikit-learnを使ったクラスタリングのPythonコード
以下のPythonコードを使用して、scikit-learnを使ったクラスタリングを行うことができます。
from sklearn.cluster import KMeans
# データを読み込む
data = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]
# K-means法を実行する
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data)
# クラスターを予測する
clusters = kmeans.predict(data)
# クラスターを表示する
print(clusters)
上記のコードを実行すると、データを2つのクラスターに分類する結果が表示されます。
