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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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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。