【ウーバーイーツ】店舗データで非階層的クラスター分析【沖縄市】

前回、階層的クラスター分析を用いて、店舗のグループ分けを行った。今回は、非階層的クラスター分析を用いて、店舗のグループ分けを行ってみる。

参考書籍・資料

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主な参考箇所　9 クラスター分析

概要

店舗データの確認

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非階層的クラスター分析について調べる

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K平均 (k-means)法で分析を行う

使用するデータ

使用するデータは、私の配達データ。

期間は、2021年5月10日～10月31日。

上記期間の総配達件数は、1528件。※ ダブルピックも1件とカウント。

店舗データの確認

今回扱うデータは、前回と同じもの。

非階層的クラスター分析について

非階層的クラスター分析について、参考書籍で調べてみる。

階層的クラスター法は個体数が多いと計算量が膨大になり、大拙のデータ解析には向いていない。大規模のデータセットのクラスター分析には、非階層的クラスター法が多く使用されている。非階層的クラスター法の代表的な方法としてK平均 (k-means)法がある。

Rによるデータサイエンス(第2版)

K平均法が代表的な非階層的クラスター分析ということが分かった。

さっそく、やってみる。

K平均（k-means）法で分析

書籍のとおり、関数kmeansを使って、分析してみる。

> data.km <- kmeans(data,6)　#クラスター数を6個に設定
> data.km$cluster
[1] 1 5 5 5 6 5 4 6 2 3 4 4 3 3 6 3 3 3 4 6

結果を表にまとめる。

上記のグループと前回の階層的クラスター分析でのグループを比較してみる。

特に大きなズレはなかった。

まとめ

今回は、非階層的クラスター分析の1つであるK平均（k-means）法を用いて、店舗データのクラスター分析を行ってみた。

結果、グループの分け方としては、階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析で大きな差はなかった。