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Cluster Analysis 徳山研究室M2 鈴木 晶子 発表内容 ・ クラスタリングとは ・ 大量のデータを操作するために、クラスタリン グメソッドに要求されること ・ クラスタリング技術の紹介 ‐ 分割
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Cluster Analysis 徳山研究室M2 鈴木 晶子 発表内容 ・ クラスタリングとは ・ 大量のデータを操作する... Cluster Analysis 徳山研究室M2 鈴木 晶子 発表内容 ・ クラスタリングとは ・ 大量のデータを操作するために、クラスタリン グメソッドに要求されること ・ クラスタリング技術の紹介 ‐ 分割法、階層的手法、密度に基づく方法、 格子に基づく方法、モデルに基づく方法 ・ Outlier detection 1 クラスタリングとは ・ クラスタリング(Clustering) ‐ データをクラス(class)またはクラスタ (cluster)にグループ化すること ‐ 同じクラスタに属するオブジェクトを比較し た時には、互いに高い類似性をもつ ‐ 異なるクラスタに属するオブジェクトを比較 した時には、高い相違性をもつ ‐ 非類似度(dissimilarity)は、オブジェクトを 記述する属性値に基づいて評価される クラスタリングの応用(1/2) ・ クラスタリングは多く
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