ヒトと共生関係にある細菌叢は、病態においてその組成や多様性が変化することが分かっている。この細菌叢データから個々人の健康状態を把握したり病気の診断をしたりといったことが可能になることから、近年、細菌叢解析が注目されており、種々の手法が提案されている。本研究では、より最適な診断モデルを確立することを目的として、先行研究で取得した絨毛膜羊膜炎の診断を受けた妊婦の膣内細菌叢データを対象に、教師なし学習であるスペクトラルクラスタリングを用いて診断精度が向上するか試みた。その結果、先行研究で行った教師あり学習による診断精度と同等の診断精度を得られた。
