量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数が混在）に対する
Gower距離による階層型クラスタリング（Python）

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量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数が混在）に対するGower距離による階層型クラスタリング（Python）

クラスター分析で利用されるメジャーなアルゴリズムは、非階層型クラスタリングのk-means法か、階層型のWard法がよく使われます。

問題は、量的データ（数値変数）のみを使うというところにあります。質的データ（カテゴリカル変数）が混在するデータをクラスタリングするとき、困ってしまいます。

量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数）に対するクラスタリング手法が、幾つかあります。

今回は、「Gower距離による階層型クラスタリング（Python）」というお話しをします。

量質混在データの距離を測るGower距離

クラスター分析は、似たような顧客や企業、店舗などをグルーピングしプロファイリングする分析です。

似たような顧客や企業、店舗などをグルーピングするには、顧客間や企業間、店舗間の類似性もしくは非類似性を計算する必要があります。

量的データ（数値変数）のみであれば計算しやすいですが、質的データ（カテゴリカル変数）が混在するデータの場合、ちょっと工夫が必要があります。

古くは、Gowerの考案した量質混在データの距離計測方法があります。Gower距離と呼ばれるものです。

Gower, J.C. (1971)　A general coefficent of similarity and some of its properties. Biometrics, 27, 857-874.
https://members.cbio.mines-paristech.fr/~jvert/svn/bibli/local/Gower1971general.pdf

 

Gower距離でクラスタリング

量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数）に対するクラスタリングで最もシンプルなやり方は、Gower距離でクラスタリングする方法です。

PythonのパッケージGowerを使うことで、量質混在データの距離を計算することができます。

手順は簡単です。

  1. Gower距離を計算
  2. 計算したGower距離でクラスター分析

Pythonのscikit-learn（sklearn）パッケージの中にある多くのクラスター分析の手法は、計算済みの距離を入力することでもクラスター分析を実施することができます。

今回は、視覚的にも分かりやすいという理由で、階層型クラスター分析（Ward法）で実施します。

 

サンプルデータ

あるトイレタリーメーカーで、現在発売している歯磨き粉のリニューアルのヒントを掴むため、「歯磨き粉に関するアンケート」を実施しました。

以下の6項目に対し、歯磨き粉への期待を7段階評価をしてもらいました。量的データ（数値変数）として扱います。

  • v1：歯の美白
  • v2：歯石予防
  • v3：口臭予防
  • v4：歯周病予防
  • v5：知覚過敏ケア
  • v6：歯槽膿漏予防

7段階評価とは、以下のようなものです。

  • 3：期待している
  • 2：
  • 1：
  • 0：どちらとも言えない
  • -1：
  • -2：
  • -3：期待していない

この評価は、消費者によってバラバラです。歯の美白を期待する人もいれば、歯槽膿漏予防を期待する人もいます。

このアンケート結果に対しクラスター分析を実施することで、似たような期待を持った人をグルーピングし、どのような期待を持った人がどのくらいいるのか、を分析したいと思います。

さらに、属性情報として、以下の2項目についても情報が取れています。質的データ（カテゴリカル変数）です。

  • age：年代
  • gender：性別

まとめると……

  • v1～v6：量的データ
  • age、gender：質的データ

今回のクラスター分析で利用するサンプルデータは、以下からダウンロードできます。

Sampledata067.csv
https://www.salesanalytics.co.jp/6wqz

 

今回実施するクラスター分析

今回は2つのクラスター分析を実施します。

  • 階層型クラスター分析（量的変数のみ）
  • 階層型クラスター分析（量質混合）

前者は、普通の階層型クラスター分析です。後者は、質的変数を含めて実施するクラスター分析です。

この2つのクラスター分析の違いは、質的変数（age、gender）を含めるかどうかだけです。

 

Python Gowerのインストール

コマンドプロンプト上で、pipでインストールするときのコードは以下です。

pip install gower

 

必要なライブラリーの読み込み

以下、コードです。

# 必要なライブラリーの読み込み
import pandas as pd
import numpy as np
import gower
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# グラフのスタイルとサイズ
plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 9]

 

デンドログラム描写用の関数の設定

デンドログラム描写用の関数を作ります。scikit-learnのサイトに記載されているものです。

以下、コードです。

# デンドログラム作成関数（Plot Hierarchical Clustering Dendrogram）
# https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_agglomerative_dendrogram.html
def plot_dendrogram(model, **kwargs):
    counts = np.zeros(model.children_.shape[0])
    n_samples = len(model.labels_)
    for i, merge in enumerate(model.children_):
        current_count = 0
        for child_idx in merge:
            if child_idx < n_samples:
                current_count += 1 # leaf node
            else:
                current_count += counts[child_idx - n_samples]
        counts[i] = current_count

    linkage_matrix = np.column_stack([model.children_, model.distances_, counts]).astype(float)

    dendrogram(linkage_matrix, **kwargs)

 

データセットの読み込み

データセットを読み込みます。

以下、コードです。

# データの読み込み
filename = 'https://www.salesanalytics.co.jp/6wqz'
df = pd.read_csv(filename)
df

 

以下、実行結果です。

 

クラスター分析をするとき、回答者IDである「id」列は不要です。

さらに、量的データ（数値変数）である「v1～v6」を標準化（（元のデーター平均）÷標準偏差）しクラスター分析を実施したいと思います。

以下、コードです。

# 前処理

## id列の除去
df2 = df.drop(["id"], axis=1)

## 量的変数の標準化
var1 = ['v1','v2','v3','v4','v5','v6']
df2[var1] = StandardScaler().fit_transform(df[var1])

## 確認
df2

 

以下、実行結果です。

 

このデータを使い、クラスター分析を実施していきます。

 

階層型クラスター分析（量的変数のみ）

先ず、量的データ（数値変数）のみを使い階層型クラスター分析を実施します。

以下、コードです。

# 階層型クラスター分析の実施
model = AgglomerativeClustering(distance_threshold=0, n_clusters=None)
model = model.fit(df2[var1].values)

 

クラスター分析の結果を、デンドログラムで見てみます。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（フルバージョン）
plot_dendrogram(model)

 

以下、実行結果です。

 

デンドログラムの下の方を切り捨てて見やすくします。約20のクラスターにまとめて見やすくします。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（クラスター数：約20）
plot_dendrogram(model,truncate_mode='lastp',p=20)

 

以下、実行結果です。

 

3クラスターに分かれそうです。

デンドログラムを3クラスターで表示してみます。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（クラスター数：3）
plot_dendrogram(model,truncate_mode='lastp',p=3)

 

以下、実行結果です。

 

このデンドログラムの下の数字は、各クラスターのボリュームです。

クラスターID列を元データに追加します。

以下、コードです。

# 階層型クラスター分析の実施（クラスター数：3）
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
model = model.fit(df2[var1].values)

# クラスターID列を元データに追加
df["cluster"] = model.labels_
df

 

以下、実行結果です。

 

クラスターのナンバーは、0から始まります。

 

各クラスターのボリュームを確認してみます。

以下、コードです。

# クラスターのボリューム
df['cluster'].value_counts()

 

以下、実行結果です。

 

  • CL0：125人
  • CL1：206人
  • CL2：149人

 

各クラスターの特徴を集計ベースで見ていきます。

以下、コードです。

# クラスター別集計（量的変数）※数表
var1_cl = ['v1','v2','v3','v4','v5','v6','cluster']
agg1 = ['mean','max','min','std']
df[var1_cl].groupby('cluster').agg(agg1).T

 

以下、実行結果です。

 

グラフ化します。

以下、コードです。

# クラスター別集計（量的変数）※グラフ（平均値）
cross_table = df[var1_cl].groupby('cluster').agg('mean')
cross_table.plot.bar()

 

以下、実行結果です。

 

特徴が明確にでてきます。

  • CL0：「v2：歯石予防」「v4：歯周病予防」「v6：歯槽膿漏予防」
  • CL1：「v1：歯の美白」「v3：口臭予防」
  • CL2：「v5：知覚過敏ケア」

 

質的変数（age、gender）でもクラスターの特徴を見てみます。構成比です。

以下、コードです。

# クラスター別集計（質的変数）　※クロス集計（縦100%）CL別構成比
var2 = ['age','gender']
for varX in var2:
    cross_table = pd.crosstab(df['cluster'], df[varX], normalize='index')
    print(cross_table)
    print()
    cross_table.plot.bar(stacked=True)

 

以下、実行結果です。

 

こちらも特徴がでてきます。

  • CL0：30代以下・女性中心
  • CL1：40代以上・男女半々
  • CL2：年代均等・男性中心

 

質的変数（age、gender）を含めると、どうなるでしょうか？

 

階層型クラスター分析（量質混合）

次に、量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数）を使い階層型クラスター分析を実施します。

PythonのパッケージGowerを使い、量質混在データの距離を計算します。

以下、コードです。

# 距離の計算
distance_matrix = gower.gower_matrix(df2)
distance_matrix

 

以下、実行結果です。

 

このGower距離を用いて、階層型クラスター分析を実施します。

以下、コードです。

# 階層型クラスター分析の実施
model = AgglomerativeClustering(compute_distances=True)
model = model.fit(distance_matrix)

 

クラスター分析の結果を、デンドログラムで見てみます。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（フルバージョン）
plot_dendrogram(model)

 

以下、実行結果です。

 

デンドログラムの下の方を切り捨てて見やすくします。約20のクラスターにまとめて見やすくします。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（クラスター数：約20）
plot_dendrogram(model,truncate_mode='lastp',p=20)

 

以下、実行結果です。

 

3クラスターに分かれそうです。

デンドログラムを3クラスターで表示してみます。

以下、コードです。

# デンドログラムの描写（クラスター数：3）
plot_dendrogram(model,truncate_mode='lastp',p=3)

 

以下、実行結果です。

 

このデンドログラムの下の数字は、各クラスターのボリュームです。

クラスターID列を元データに追加します。

以下、コードです。

# 階層型クラスター分析の実施（クラスター数：3）
model = AgglomerativeClustering(compute_distances=True,n_clusters=3)
model = model.fit(distance_matrix)

# クラスターID列を元データに追加
df["cluster2"] = model.labels_
df

 

以下、実行結果です。

 

クラスターのナンバーは、0から始まります。

 

各クラスターのボリュームを確認してみます。

以下、コードです。

# クラスターのボリューム
df['cluster2'].value_counts()

 

以下、実行結果です。

 

  • CL0：208人
  • CL1：152人
  • CL2：120人

 

各クラスターの特徴を集計ベースで見ていきます。

以下、コードです。

# クラスター別集計（量的変数）※数表
var1_cl = ['v1','v2','v3','v4','v5','v6','cluster2']
agg1 = ['mean','max','min','std']
df[var1_cl].groupby('cluster2').agg(agg1).T

 

以下、実行結果です。

 

グラフ化します。

以下、コードです。

# クラスター別集計（量的変数）※グラフ（平均値）
cross_table = df[var1_cl].groupby('cluster2').agg('mean')
cross_table.plot.bar()

 

以下、実行結果です。

 

特徴が明確にでてきます。

  • CL0：中庸
  • CL1：「v2：歯石予防」「v4：歯周病予防」「v6：歯槽膿漏予防」
  • CL2：「v1：歯の美白」「v3：口臭予防」

 

質的変数（age、gender）でもクラスターの特徴を見てみます。構成比です。

以下、コードです。

# クラスター別集計（質的変数）　※クロス集計（縦100%）CL別構成比
var2 = ['age','gender']
for varX in var2:
    cross_table = pd.crosstab(df['cluster2'], df[varX], normalize='index')
    print(cross_table.T)
    print()
    cross_table.plot.bar(stacked=True)

 

以下、実行結果です。

 

量的データ（数値変数）のみの階層型クラスター分析に比べ、特徴がくっきりと出ています。

  • CL0：40代以上男性
  • CL1：30代以下女性
  • CL2：40代以上女性

 

まとめ

今回は、「Gower距離による階層型クラスタリング（Python）」というお話しをしました。

Gower距離を使うことで、量質混在データ（数値変数とカテゴリカル変数が混在）に対しクラスター分析を実施することができます。

今回はPythonのケースでしたが、もちろんRでも実施できます。

Gower距離を使わない方法もあります。有名なのはk-prototype法です。k-means法の親戚です。

どこかの機会に、Rで実施する方法と、k-prototype法による量質混在データに対するクラスター分析について説明します。

k-prototype法では、Gower距離とは異なる距離関数を使います。

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