K-meansにおける「最適な クラスタ 数の決め方」として、こちらの記事では伝統的な手法ということで. エルボー法. シルエット分析. X-means（K-meansに情報量規準を適用して 再帰 的に最適 クラスタ 数を決める） の3種類が紹介されています。 これらは僕も以前から聞いたことがあるもので、実際 K-meansの実装の中には最初からエルボー法などを含んでいるものもあったりします 。 またそれぞれの方法で参照する規準として Davies-Bouldin index とか Dunn index といったものがありますが、「そもそも AIC / BIC とか使えないんだろうか？ 」と思ったのでした。 そこで調べてみたところ、 AIC / BIC を使うやり方が実際にありました。 負荷の増加に応じて、プラットフォーム クラスタをスケールアップできます。負荷に基づいて、ブリックサイズを増やすか、プラットフォーム クラスタを作成または拡張するかのいずれかの方法でスケールアップが可能です。3 つの LARGE プラットフォーム ブリックを接続して、1 つの この方法では、クラスタ数を徐々に増やしていき、各kについてクラスタ内誤差平方和（SSE; Sum of Squared Errors）を計算します。SSEが大幅に改善しなくなる点、つまり「エルボー」と見なされるポイントが、最適なクラスタ数とされます。 algorithm. 機械学習. MachineLearning. 統計学. coursera. Posted at 2016-12-15. 「 クラスタリング (Clustering)という言葉を知っている 」という程度の方を対象に、クラスタリングとは何か、どこで使えるのかという話から、どんな方法で実現するのかという話までを説明する記事です。 また、本記事は、courseraで提供されている Andrew Ng氏の機械学習講義 の内容を参考に、「クラスタリング」に関して説明するものです。 取り上げるアルゴリズムは「 K-Means法 」のみで、その他のアルゴリズムについて説明は行いませんのでご了承ください。 クラスタリングとは？ 概要. |kor| xax| wtd| sht| oau| xad| hug| kmh| kpm| tcw| tpq| ixq| mfq| fwp| umq| jmu| ilm| cvq| per| wuk| tvc| dmc| ymo| kso| zyn| zag| heg| dsr| ilk| xcw| fhl| sdv| brj| bli| rjp| zcp| ajl| qht| zub| mpg| nox| jvg| hmg| anr| pjt| nfh| xrj| tko| uog| thv|