Python

TabPyによるk-meansクラスタリング

本記事では、TableauのTabPyを用いたk-meansクラスタリングを取り上げたいと思います。

TableauとPythonの連携環境(TabPy)構築は、こちら。

データ

今回はサンプル・データとして、「Wine recognition data」を用いました。

サンプル・コード

本コードでは、データセットに含まれる13個の説明変数の内、5個の説明変数(Total phenols, Flavanoids, Color intensity, Hue, Proline)を用いてクラスタリングした後、クラスタIDをTableauの計算フィールドにINT型で渡しています。

SCRIPT_INT('
  import pandas as pd
  from sklearn.cluster import KMeans

  tp = pd.DataFrame(_arg1)
  fl = pd.DataFrame(_arg2)
  ci = pd.DataFrame(_arg3)
  hu = pd.DataFrame(_arg4)
  pr = pd.DataFrame(_arg5)
  array = pd.concat([tp, fl, ci, hu, pr] , axis=1)

  model = KMeans(n_clusters = '+ str([number of clusters]) +')
  pred = model.fit_predict(array)

  return pred.tolist()
', 
SUM([6) Total phenols]), SUM([7) Flavanoids]), SUM([10) Color intensity]), SUM([11) Hue]), SUM([13) Proline])
)
図表1：スクリプトの入力例

参考資料

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