前回の記事 「ランダムフォレスト（分類分析）」はランダムフォレストの特徴とランダムフォレストの例について話しました。ランダムフォレストは分類や回帰に使える機械学習の手法です。今回は別のランダムフォレストアンサンブルのクラスター分析の一つを説明します。
先ずアンサンブルはなんのことでしょう？
アンサンブル手法 (Ensemble methods)
同じ学習アルゴリズムの多数のEstimatorからの予測結果を組み合わせた技術。この方法は、一つのEstimatorと比較して一般化可能性/ロバスト性を向上させます。
ランダムフォレストアンサンブル (Random Forest Ensemble)
教師なしデータセットの高次元スパース表現への変換の手法。データポイントは、各ツリーのどのリーフに分類されるかによってコード化されます。 葉のワンホットエンコーディングを使用して、これは森の中に木があるのと同じくらい多くのものとのバイナリコーディングをもたらします。
次元削減法を適用した高次元表現を学びます。 ただし、データセットをクラスが線形分離可能な表現にキャストすると便利なことがよくあります。