操作パネル
3つの患者グループのデータ(3つの検査値)が表示されています。
(マウスで視点操作できます)
3つの患者グループのデータ(3つの検査値)が表示されています。
(マウスで視点操作できます)
次元削減 (Dimensionality Reduction) | クラスタリング (Clustering) | |
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目的 | データの特徴量(検査項目の数、軸)を減らすこと。 | データのサンプル(患者、点)をグループ分けすること。 |
出力 | より少ない特徴量で表現された、元のデータセットと同じ人数の新しい患者データ。 | 各患者がどの病態グループに属するかを示すラベル。 |
デモでの挙動 | 3Dの点が平面に射影され、2Dの点(2つの総合指標)に変換される。 | 3Dの点の位置は変わらず、点の色が病態グループごとに変わる。 |
代表例 | 主成分分析 (PCA), t-SNE, UMAP | k-means, 階層的クラスタリング, DBSCAN |
使い方の関係 | これら2つはよく組み合わせて使われます。 例: 次元削減(PCA)で多数の検査値を2つの総合指標に要約・可視化し、その上でクラスタリングを実行する。 |