車両シルエットの教師なしクラスタリング解析

Data
車両シルエットの教師なしクラスタリング解析

車両シルエットの教師なしクラスタリング解析

本リポジトリは、車両の幾何学的シルエットデータに対して、正規化と主成分分析（PCA）を用い、K-MeansやDBSCANなどのクラスタリング手法でセグメンテーション解析を行うパイプラインを提供します。データのクリーニングから検証、クラスタリング、評価までを再現可能な形で実装し、性能評価やデータの妥当性確認に重点を置いています。Pythonの主要ライブラリを利用し、車両の形状分類に役立つ手法の検証を目的とした研究開発を支援します。

https://github.com/renot51/Unsupervised-Vehicle-Clustering

概要

本リポジトリ「Unsupervised-Vehicle-Clustering」は、車両のシルエットという幾何学的データを用いた教師なしのクラスタリング解析を目的としたPythonベースのプロジェクトです。データの前処理（クリーニング、正規化）、主成分分析（PCA）による次元削減、そしてK-MeansやDBSCANといったクラスタリング手法を適用し、セグメンテーション分析を行います。特に再現性の高いパイプライン設計と、データ検証・性能評価を重視する点が特徴で、車両形状の分類や特徴抽出に有用な手法群の検証環境として活用できます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 車両シルエットの幾何学的データに特化したクラスタリング解析パイプライン
  • 正規化とPCAによる次元削減で安定したモデル構築を実現
  • K-MeansやDBSCANなど複数のクラスタリング手法を実装・比較可能
  • データ検証や解析結果の評価に重点を置いた再現性の高い設計

技術的なポイント

本プロジェクトは、車両の形状を表すシルエットデータに対し、教師なし学習のクラスタリング手法を適用することで、形状のパターンや分類を探索的に分析することを目的としています。まず、入力データに含まれるノイズや欠損をクリーニングし、正規化処理を通じてスケールの異なる特徴量の影響を抑制します。次に、主成分分析（PCA）を用いて高次元のシルエット特徴量を低次元空間に射影し、データの分散を最大限保持しつつ次元を削減することで、クラスタリングの計算効率と精度を向上させています。

クラスタリングには、K-MeansとDBSCANという異なる性質の2手法を採用しています。K-Meansは事前にクラスタ数を指定し、各クラスタの中心に基づいてデータを割り当てるため、明確なクラスタ数が想定される場合に有効です。一方DBSCANは密度ベースの手法で、クラスタ数を事前指定不要とし、ノイズや異常値を除外しながらクラスタを検出可能です。これにより、多様な形状や分布のデータに柔軟に対応できます。

さらに、本リポジトリではパイプライン全体の再現性を担保するために、データ処理からモデル適用、評価までを段階的に整理しています。評価フェーズではクラスタの妥当性を定量的に測る指標を利用し、解析結果の信頼性を検証します。また、Jupyter Notebook形式での実装により、解析過程の可視化やステップごとの調整が容易であり、研究や教育用途にも適しています。Pythonの主要な科学技術計算ライブラリ（pandas、numpy、scikit-learnなど）を活用し、高速かつ簡潔なコード構成を実現しています。

このように、車両のシルエットデータに対する教師なしクラスタリングの基礎から応用までを包括的に扱う点が、本リポジトリの技術的な特徴と言えます。今後の車両形状解析や自動車関連のデータマイニング研究において、柔軟かつ拡張性のある解析基盤として利用できるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理対象外ファイルの指定
  • LICENSE: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト説明ドキュメント
  • notebooks: 分析用Jupyterノートブック群
  • outputs: 解析結果や生成ファイルの保存先

その他1ファイルあり。全体的にノートブック中心の構成で、データ処理からクラスタリング、評価までの流れを段階的に追える設計です。

まとめ

車両シルエットの教師なしクラスタリング解析を体系的に実装した再現性の高いパイプライン。

リポジトリ情報：