アイドルマスターシリーズのキャラクター230人のスタイルの良し悪しを分析する
最近Azure Machine Learningで機械学習の世界に入ってきたので、機械学習で何か面白いことができないかなといろいろ探っているところ。
たまたま見つけた『ラブライブ！』のキャラクターのスリーサイズを元にクラスタリングするというネタがあって面白そうだったので、真似してやってみる。
※Azure Machine Learning的な話は興味ない層もいるので、一旦設定画面等は省きます。
目次
- Azure Machine Learningでの分析について
- スタイルがあまり良くないキャラクターはほとんどが子供
- ほとんどのキャラクターのスタイルは普通
- スタイルの良いキャラクターはバストとヒップの値が大きい
Azure Machine Learningでの分析について
○分析のデータは以前やったアイドルになれる年齢・体型の分析のものを使用（2016/6/22断面）。
内訳 ※が今回の分析対象詳細
・アイドルマスター
： 13人*1
・アイドルマスター シンデレラガールズ
：180人*2
→BWH情報が不明な大沼 くるみ、双葉 杏、佐藤 心を除外。
・アイドルマスターミリオンライブ!
： 37人*3
○キャラクターのバスト、ウェスト、ヒップ、BMIの情報から、スタイルを3段階に分類*4
・良い
・普通
・あまり良くない
スタイルがあまり良くないキャラクターはほとんどが子供
ちょっと長いですが、スタイルがあまり良くないキャラクターの一覧
なんとなく低年齢のキャラクターが多いような気がする。
この一覧だとわかりにくいので、年齢で分布を確認してみると
やっぱり13歳～16歳までのキャラクターが多い。
機械学習で導き出されたスタイルの良くないキャラクターは、
スタイルが良くないのではなく、成長中のキャラクターを分類していたのではないか。
よかったね千早……。まだまだ成長できるよ……。
この辺は合法ロリなんでセーフ
ほとんどのキャラクターのスタイルは普通
長いですが、スタイルが普通のキャラクターの一覧
こんなに長い割には正直何も言うことがない。
年齢の分布を見ても15歳～20歳くらいの分布。
アイドルマスターシリーズ自体の年齢の分布が14際～19歳あたり*5なので、年齢に特徴があるわけでもない。
6割くらいのキャラクターが普通に該当するので、アイドルマスターの世界ではこの辺のスタイルは普通に該当すると言える（ホントか？）
スタイルの良いキャラクターはバストとヒップの値が大きい
スタイルが良いのキャラクターの一覧
これを見る限り、バストとヒップの値が大きいキャラクターが分類されていることが分かる。
なんとなくこの辺は想定通りな感じがしますね。
・
・
・
ん？
え？
ヒーローだからね。しょうがないね。
*1:アイドルマスター及びアイドルマスター2での対象アイドルが対象
*2:IM@S CG DBのアイドル一覧IM@S CG DB | アイドル一覧に記載されているアイドルが対象
*3:wikipediaに記載されているアイドルが対象 アイドルマスター ミリオンライブ! - Wikipedia
*4:K-means法
