クラスタリングとは?

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クラスタリング (clustering) とは,分類対象の集合を,内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割することです.統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ,基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています.

クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリングとは クラスタリング (clustering) とは,分類対象の集合を,内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること です.統...

「クラスタリング」とは、簡単にいうとデータなどの集合体を、機能やカテゴリごとに分けて集めることです。

また、クラスタリングはクラスター分析、クラスター解析と呼ばれることもあります。

また、機械学習の分野でこのクラスタリングという言葉が使われている時、それは「教師なし学習」に分類される機械学習のうちの種類の一つのことを指しています。

ビッグデータ解析にも使われるクラスタリングを解説!|Udemy メディア
話題のビッグデータの解析に使われるクラスタリングについて紹介した記事です!高度な数学やAIの知識がない方にも簡単に理解していただけるように、数式などを一切使わずに解説しています。興味はあるけど難しくて手が出せないという方にオススメです!

クラスタリング (clustering) は,クラスター分析( cluster analysis) やデータ・クラスタリング (data clustering) とも呼ばれ,代表的な教師なし学習手法である.

データの集合をクラスタという部分集合に分けることであり,内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) の性質を持つ.

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