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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）...
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 ニューラル...
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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...
エクセル「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、９冊はこちらです
「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うに...
アルゴリズム「距離行列」とは？データ分析手法全般でよく使う「類似度」について学びたいあなたはこちらをどうぞ
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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）今回は、...
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？
前回は、クラスター分析で必要な素性ベクトル（特徴ベクトル）をつくる際のポイント「表記ゆれ」と、それを解決するアルゴリズムである「ステミング」をご紹介しました↓第４回『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...
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？
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）」の作り方をまとめました。第３回『テキストマイニングなどのクラスター分析でも重要な「素性ベクトル」を作るための３つのステップとは？』（それ以外の過去記事は、下にございます）...
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学べば...
ベクトル「ベクトル」を学びたい・復習したい方にチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「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...
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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。でも、統...