データマイニングにおける制約の分類とは何ですか？

制約ベースのアルゴリズムでは、頻繁なアイテムセット生成フェーズで検索領域を減らすために制約が必要です（アソシエーションルールの作成手順は、網羅的なアルゴリズムの手順とまったく同じです）。

制約の重要性は明確に定義されており、顧客にとって興味深い相関ルールのみを作成します。この方法は非常に簡単で、ルール領域が縮小されるため、残りのルールは制約を使用します。

制約には次の3種類があります-

インスタンスの制約 −インスタンスの制約は、クラスター分析でインスタンスのペアまたはセットをグループ化する方法を定義します。このカテゴリには、-

• リンクが必要な制約 − 2つのオブジェクトxとyにリンクが必要な制約が定義されている場合、クラスター分析の出力では、xとyを1つのクラスターにグループ化する必要があります。これらのmust-link制約は推移的です。つまり、must-link（x、y）とmust-link（y、z）、次にmust-link（x、z）です。

• リンクできない制約 −リンクできない制約は、リンクする必要のある制約の逆です。リンクできない制約が2つのオブジェクトxとyに定義されている場合、クラスター分析の出力では、xとyは複数のクラスターに属している必要があります。リンクできない制約が伴う可能性があります。リンクできない場合（x、y）、リンクする必要がある（x、x ^’ ）、およびリンクする必要があります（y、y ^’ ）、リンクできません（x ^’ 、y ^’ 。

クラスターの制約 −クラスターの制約は、クラスターの要件を定義し、クラスターの属性を利用する可能性があります。たとえば、制約は、クラスター内のオブジェクトの最小数、クラスターの最大直径、またはクラスターの形状（たとえば、凸面）を定義できます。クラスタリング手法を分割するために定義されたクラスターの数は、クラスターの制約としてマークできます。

類似性測定の制約 −ユークリッド距離を含む類似度は、クラスター分析でオブジェクト間の類似度を計算するために使用されます。さまざまなアプリケーションで、例外が使用されます。類似性測定の制約は、類似性計算が尊重しなければならない要件を定義します。

たとえば、人々を広場内の変化するオブジェクトとしてクラスター化できますが、ユークリッド距離は2点間の歩行距離を生成できますが、類似性測定の制約は、最短距離を実行する軌道が壁を越えることができないことです。

クラスタリング制約を分類する別のアプローチでは、制約をどの程度厳密に尊重する必要があるかを考慮します。制約を混乱させるクラスタリングが受け入れられない場合、制約は困難です。制約を混乱させるクラスタリングが望ましくないが、より良い解決策が見つからない場合は許容できる場合、制約はソフトです。ソフト制約はプリファレンスとも呼ばれます。