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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...
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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...
おすすめ「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊＋α はこちらです
「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...
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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...
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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。...
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「多変量解析」とは、多くの変数で表現されたデータから、ヒトにとってわかりやすい情報や知識をあぶりだす方法の１つです。 近年データを集めることが容易になりましたが、大量のデータがあるだけでは価値はありません。 実際にビジネスで応用されているよ...
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アルゴリズムテキストマイニングの「クラスター分析」などで使われる、知らないと恥ずかしい「素性ベクトル作成の定番的方法」とは？
前回は、「クラスター分析」で必要となる「素性ベクトル（特徴ベクトル）」を洗練するための２つのテクニックをご紹介しました。 第５回『クラスター分析で必要な「素性ベクトル」を洗練する２つのテクニックとは？』 （他の過去記事は下にございます） 今...
アルゴリズムテキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」を洗練する２つのテクニックとは？
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アルゴリズムテキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」をつくりたいあなたが知らないと損をする必須のテクニックとは？
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ベクトル「ベクトル」を理解したい！ベクトルがわかりにくい４つの原因とその対策とは？
ベクトルはよくわからん という方は、 まずは「ベクトルを知る」 ことからはじめてみてはいかがでしょうか。 といっても、ベクトルの公式や解き方を知るのではありません。 ベクトルは、他と比べてどういう特徴があるのか？ どんなところを注意しながら...
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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...
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先日、お天気図をみていたら、風向きを表現するのに「矢印」が使われていました。 風が強いところは矢印が長く、弱いところは短く書かれています。 「向き」と「強さ」を同時に表せるって便利ですよね。これが「ベクトル」のいいところだったわけです。 で...