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「クラスター分析（クラスタリング）」は、似ているもの同士をまとめて、グループ（クラスターと呼びます）にする手法の総称です。クラスタリングには、階層的なものや非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれに長所と短所があ...
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「重回帰分析」は、複数のデータ項目（変数・変量）から、なんらかの変量に影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。具体的には、重回帰分析では、データ内の１つの変量に着目し、その変量を残りの変量を用いて（おもに）...
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「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法です。判別分析は、1936年のフィッシャーの線形判別関数による論文以降、機械学習統計的学習理論データマイニングパターン認識ニューラルネットワー...
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「コレスポンデンス分析（対応分析）」とは、ザックリ言うと、データの軸を変えて、別の見方をする方法です。データを別の視点でみることによって、そのデータの新たな一面を知りたい、というときに役立つ手法といえます。少し詳しくいうと、コレスポンデンス...
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「主成分分析」とは、データの見方を変える方法です。といっても、データのもつ情報が減ってしまったらもったいないですよね。なので、主成分分析は、元のデータがもつ情報を最大限に維持した上で、扱いやすい別の見方を与えてくれる方法になります。主成分分...
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前回は、クラスター分析のやり方について３つのポイントでまとめました↓第７回『「クラスター分析」ってどうやるの？クラスター分析のやり方、具体的な３つのステップはこちらです』今回は、クラスター分析のやり方の2番目をさらに掘り下げようと思います。...
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「ベクトル」は私たちの身近で使われています。意外かもしれませんが、スマホの中ではベクトルの計算が活躍しています。たとえば、人工知能アプリの１つ「Siri（シリ）」は、質問すると答えてくれる「対話アプリ」です。じつはこの中では、ベクトルの計算...