予測クラスタリング
予測クラスタリングは、主にクラスタリングアルゴリズムを拡張し、予測モデリング機能を付加した、教師なし機械学習技術の高度な応用です。単に固有の類似性に基づいて既存のデータをグループ化する従来のクラスタリングとは異なり、予測クラスタリングは、それらのグループ内の将来の行動、結果、または傾向を正確に予測できるようにデータをグループ化することを目的としています。
現代のデータ駆動型環境では、何が起こったかを知っているだけでは不十分であり、企業は何が起こるかを知る必要があります。予測クラスタリングは記述的分析を超えて規範的分析へと移行します。これにより、組織は現在の特性だけでなく、将来の行動の可能性に基づいて顧客、在庫、またはシステムの状態をセグメント化でき、積極的な意思決定を可能にします。
このプロセスは通常、いくつかの段階を含みます。まず、標準的なクラスタリングアルゴリズム(K-MeansやDBSCANなど)を使用して、履歴データセット内の自然なグループを特定します。次に、将来の結果と強く相関する変数である予測特徴量が設計されます。第三に、これらのクラスターに対して予測モデル(回帰モデルや分類モデルなど)が訓練されます。このモデルは各クラスター内のパターンを学習し、学習したパターンを使用して、新しく未見のデータポイントの特定の将来のイベントの確率または可能性を予測します。