制約付きクラスタリング

制約付きクラスタリングは、クラスタ分析において事前知識を考慮し、特定のビジネスや研究要件を満たすために制約条件を導入してデータポイントをグループ化する手法です。この技術は、クラスタリング結果の精度と解釈性を向上させることが目的で、特に複雑なデータ構造や高次元データを扱う際にはデータマイニング、機械学習、パターン認識の分野で広く応用されています。