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

# 5-4 Kohonenノード[モデル作成タブ]
<img width="200" alt="107_89Kohonen" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f3d52c8a-376c-2e1b-e982-98b3443af958.png">


## 1.ノードの目的
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。

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート

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。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.30.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dda4a752-f417-03cd-6188-df96c29d0b11.png)


[可変長ファイル]ノードから[Kohonen]を接続して編集します。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.33.42.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a1f2c873-64ab-9209-32a0-a15811e31f0c.png)

[フィールド]タブは以下のように指定します。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.35.09.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0d6140a6-f621-659a-5192-670cebb3e573.png)

[モデル]タブで学習時間を1分と指定します。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.37.17.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/44613998-cda5-29b4-bfa2-0d992f11b7fc.png)

[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。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.37.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/063c17cb-9652-d3ab-0bbe-9b1b3ed62187.png)

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。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.48.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e9057669-4318-2318-6b3c-1d6a567d45ad.png)

モデルが生成されました。
![スクリーンショット 2022-02-15 9.56.30.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e9ed4046-2f95-f875-9bb2-ae6e4286271e.png)

モデルを編集します。

![スクリーンショット 2022-02-15 9.57.21.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a141bb7d-5009-4373-71e2-fe94574b968c.png)

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。
![スクリーンショット 2022-02-15 10.15.17.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/42789af2-37a5-3f5d-af51-b11cd3689df9.png)
![スクリーンショット 2022-02-15 10.05.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/47955516-5d16-cef0-78bd-370b5f4a27fa.png)

右下の[ビュー]ではクラスターの比較ができます。
![スクリーンショット 2022-02-15 10.07.56.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e28d7022-a316-cea6-3b6f-5bb6c79bdaf8.png)

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。
![スクリーンショット 2022-02-15 10.18.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/67535484-838e-9bbb-2638-cd58ad34b792.png)

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。

![スクリーンショット 2022-02-15 10.31.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3ac1c94f-8d2d-9884-06ca-5c9b45919ab2.png)



### Kohonenの留意点とヒント

#### 再現性
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。
![スクリーンショット 2022-02-15 10.38.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/32ab78b0-40b4-9f58-686c-6755c966800b.png)

#### 軸の解釈
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。
![ニックネーム.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/abda5d6e-fef7-5300-0fa3-d707805e586c.png)


## 4.Tips

#### クラスター特徴を理解するための視覚化
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。
![スクリーンショット 2022-02-14 15.25.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0ed8cdec-0e64-6bf7-8ce3-65b6fd9f1c05.png)

手続きは以下の記事で解説しています。

https://qiita.com/416nishimaki/private/c5cc0c087b464fe162e5#%E6%96%B0%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%AE%E8%A4%87%E6%95%B0%E7%B3%BB%E5%88%97%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95


## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/cosm.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=models-kohonen-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee