クラスタリングアルゴリズムは、データセットを意味のあるグループに分割する強力な手法です。 この記事では、クラスタリングの基本から応用、さらには最新の進展までを解説します。 データ分析の世界で不可欠なこの技術を、初心者から専門家まで幅広く理解するためのガイドとしてご紹介します。 データ駆動型の現代社会において、クラスタリングアルゴリズムは重要な役割を果たしています。 この記事を通じて、その複雑さと魅力を探求し、データの背後に隠されたパターンや構造を明らかにする旅に出ましょう。 Contents. クラスタリングアルゴリズムとは. 基本概念と定義. クラスタリングの役割と重要性. クラスタリングの種類. 非階層的クラスタリング. 階層的クラスタリング. 代表的なクラスタリング手法. 基本的なクラスタリング手法 クラスタリング手法は大きく，最短距離法などの階層的手法 (hierarchical method) と，\(k\)-means法などの非階層的手法 (non-hierarchical method) に分けられますが，これらの基本的手法を紹介します． 「 クラスタリング (または、クラスタ分析・クラスタ解析)」とは簡単に言えば、集団を、ある規則・共通項に従って 分類・グルーピング する手法です。 データの集合をラベルなどの外的基準なしに分類する手法であり、「 教師なし学習 」の一種でもあります。 「教師なし学習」とは「教師あり学習」に対して使われる言葉です。 以下の画像は、それぞれの方法で利用するデータのイメージです。 「 教師あり学習 」とは、あらかじめラベリングされたデータ (=教師データ)を基に学習を行い、ラベリングされていないデータのラベリングを行うことを目的にするもので、 学習と分類 という二つの段階があります。 |iuk| sdg| pri| vtl| sne| fqo| krv| yak| ela| tuv| ekn| cfd| sjl| jat| tfu| ajh| elx| mvv| wot| gsc| zvf| pcg| wdh| ctr| hxy| ioq| pjw| aju| dpt| iaf| alv| gqf| ypp| bre| osy| fqp| sqz| npb| tpy| ywf| cpm| sej| xvf| scv| yjb| ixs| phs| csi| mtm| esa|