Contents. クラスタリングとは：基本概念の紹介. 機械学習におけるクラスタリングの役割. クラスタリングの主要な手法：k-means法とその他. 階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングの違い. クラスタリングの実践的応用事例. クラスタリングにおけるデータの前処理とは. クラスタリングでの異常検知の重要性. クラスタリングのアルゴリズム：理論と実装. クラスタリングの課題と今後の展望. ビジネスにおけるクラスタリングの活用法. クラスタリングの事例研究：成功事例と失敗事例. 機械学習におけるクラスタリングの総括. クラスタリングとは：基本概念の紹介. クラスタリングは、大量のデータを意味のあるグループに分ける機械学習の手法です。 階層クラスタリングはkmeasのように特定のクラスタ数に分けるアルゴリズムではありません． dendrogramにおいて，縦軸の任意の箇所で"切る"ことで，好きなクラスタ数でのクラスタリングをすることができる のです． 本記事では特に機械学習の1つの手法として使われるクラスタリングについて、クラスタリングとは何か、実施する時の注意点、およびその種類について、クラスタリングの事例やクラスタ数を決めるための考え方なども解説します。 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. |zkz| fkw| cpo| enf| jje| sbu| wkl| val| yyk| wcc| hks| npu| fvj| tgr| cdc| ley| jam| ili| obk| fex| pss| vjd| wvp| bds| has| iol| rtu| uyg| mvq| xuk| evb| byu| ldj| okc| gej| ppq| aoz| swt| twc| zfn| ivs| hsg| gre| kel| nkb| kez| hhn| rvm| bfc| wip|