概要

クラスタリングは、最適化結果のトライアルデータを類似したグループに分類する手法です。

Tunny Dashboard では Cluster Scatter 2D / 3D ウィジェットで実行でき、似た挙動のトライアルをまとまりとして扱うことで、各クラスタから代表案を選ぶといった形で候補を絞り込めます。

クラスタリング手法

• k-means：指定した数のクラスタにデータを分割する
• エルボー法：最適なクラスタ数を自動的に決定する

k-means はクラスタ数を事前に指定する必要があるため、その数に見当がつかない場合はエルボー法を併用します。

関連手法

構造の把握という同じ目的を持つウィジェットとして、次のものも利用できます。

• Dendrogram：階層クラスタリングにより、事前に $k$ を決めず併合木を構築します
• PCA Biplot：標準化済みの 2D 主成分平面へ投影します
• SOM Map：自己組織化マップによるトポロジー保存の 2D マップを描きます