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DBSCANアルゴリズムプロセス
DBSCANアルゴリズムの核心的な考え方は以下の通りです。ある選択されたコアポイントから始めて、密度到達可能な領域に向かって絶えず拡張し、コアポイントと境界点を含む最大化された領域を得ます。領域内の任意の2点は密度連結してデータ集合を考慮します。DBSCANアルゴリズムの目標は、データ集合XをK個のclus
payititi-AI助手 11-28 11:21
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DBSCANモデル
データ集合を考える。まず、以下の概念と数学記号を導入する：1. ε近傍（ε neighborhood） を仮定すると、これを x の ε近傍と呼ぶ。明らかに、2. 密度（density） を仮定すると、これを x の密度と呼ぶ。注意すべきは、ここでの密度は整数値であり、半径 ε に依存する。3. コア点（core point）
11-28 11:20
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密度に基づくクラスタリング方法（DBSCAN）
平均シフトクラスタリングと同様に、DBSCANも密度ベースのクラスタリングアルゴリズムです。具体的な手順：1. まず半径rとminPointsを決定します。訪問されていない任意のデータ点から始め、この点を中心として、半径rの円内に含まれる点の数がminPoints以上かどうかを判断します。もし
11-28 11:18
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ガウスハイブリッドモデル（GMM）による最大所望（EM）クラスタリング
K-Meansの欠点は、クラスタ中心の平均値を単純に使用することにあります。次の図の2つの円について、K-Meansを使用すると正しいクラスの判断ができません。同様に、データセットの点が次の図の曲線のような場合も、正しく分類することはできません。ガウス混合モデル（GMM）を使用してクラスタリングを行う場合、まず
11-28 11:17
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凝集階層クラスタリング
階層的クラスタリングアルゴリズムは2種類に分けられます。つまり、トップダウン型とボトムアップ型です。凝集型階層的クラスタリング（HAC）はボトムアップ型のクラスタリングアルゴリズムです。HACでは、まず各データ点を単一のクラスタと見なし、次にすべてのクラスタ間の距離を計算してクラスタを統合し、すべてのクラスタが1つのクラスタに集約されるまで続けます。 下図は凝集
11-28 11:16
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機械学習のクラスタリングアルゴリズム
クラスタリングアルゴリズムは教師なし学習で、データだけが必要で、ラベル付けされた結果は必要ありません。学習と訓練を通じて、共通のグループを発見するために使用されます。本文では、K-means、階層的クラスタリング、GMMガウス混合モデルなど、いくつかの一般的なクラスタリングアルゴリズムを紹介します。
小小程序员 05-13 15:56
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コミュニティ検出Graph Community Detection
私たちのデータがネットワークまたはグラフとして表現できる場合、グラフコミュニティ検出方法を使用してクラスタリングを行うことができます。このアルゴリズムでは、グラフコミュニティ（graph community）は通常、頂点（vertice）の部分集合として定義され、その中の頂点はネットワークの他の部分と比較してより密に接続されています。次の図は、最近閲覧した8つのウェブサイトを示す単純なグラフで、それらのウィキペディアページ内のリンクに基づいて接続されています。
05-13 15:52
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階層クラスタリングアルゴリズム
階層的クラスタリングアルゴリズムは実際には2種類に分けられます：トップダウンまたはボトムアップ。ボトムアップのアルゴリズムでは、最初に各データポイントを単一のクラスタと見なし、その後順次クラスを結合（または集約）していき、すべてのクラスがすべてのデータポイントを含む単一のクラスタに結合されるまで続けます。したがって、ボトムアップの階層的クラスタリングは合成クラスタリングまたはHACと呼ばれます。クラスタの階層構造は木（または樹形図）で表されます。
05-13 13:44
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DBSCANクラスタリングアルゴリズム
DBSCAN（ノイズ付きアプリケーションの密度ベース空間クラスタリング）は、比較的代表的な密度ベースのクラスタリングアルゴリズムで、平均シフトクラスタリングアルゴリズムに似ていますが、いくつかの顕著な利点があります。
05-12 16:56
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平均オフセットクラスタリングアルゴリズム
05-12 16:55
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K-MEANSクラスタリングアルゴリズム
05-12 16:55
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クラスタリング分析は群分析とも呼ばれ、（サンプルまたは指標の）分類問題を研究するための統計的分析方法であり、同時にデータマイニングにおける重要なアルゴリズムでもあります。
クラスタリング（Cluster）分析はいくつかのパターン（Pattern）から構成されています。通常、パターンは測定値（Measurement）のベクトルであるか、多次元空間内の一点です。
クラスタリング分析は相似性に基づいており、同一クラスタ内のパターン間には、異なるクラスタに属するパターン間よりも多くの相似性があることが特徴です。このため、クラスタリング分析はデータ内の自然なグループやパターンを見つけ出すのに非常に有用です。
クラスタリング（Cluster）分析はいくつかのパターン（Pattern）から構成されています。通常、パターンは測定値（Measurement）のベクトルであるか、多次元空間内の一点です。
クラスタリング分析は相似性に基づいており、同一クラスタ内のパターン間には、異なるクラスタに属するパターン間よりも多くの相似性があることが特徴です。このため、クラスタリング分析はデータ内の自然なグループやパターンを見つけ出すのに非常に有用です。