おすすめ「クラスター分析（クラスタリング）」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、６冊はこちらです
「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...
類似度
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前回は、クラスター分析でよく使う「最短距離法」という階層的クラスタリングの手法についてまとめました↓ 第９回『「階層的クラスタリング」の「最短距離法（Single Linkage Method）」とは？初学者の方でもわかりやすいようにまとめ...
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前回は、クラスター分析でよく使う「類似度」を整理整頓した「距離行列」をまとめました。↓ 第８回『「距離行列」とは？データ分析手法全般でよく使う「類似度」の扱いをシッカリ学びたいあなたはこちらをどうぞ』 今回はクラスター分析の手順の③で、 実...
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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...
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前回は、「クラスター分析」で使う素性ベクトルの（特にテキストマイニングの分野で）定番であるTF-IDF法をまとめました。 第６回『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...
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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...
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前回は、クラスター分析するときに必要になる「素性ベクトル（特徴ベクトル）」について、素性ベクトルとは？なぜ必要なの？をまとめました↓ 第２回『テキストマイニングの「クラスター分析」でも必要な「素性ベクトル」とは？なぜ必要なの？』 今回は、「...