データ・クラスタリング

機械学習および
データマイニング
問題
  • 分類
  • クラスタリング
  • 回帰
  • 異常検知
  • 相関ルール(英語版)
  • 強化学習
  • 構造化予測(英語版)
  • 特徴量設計(英語版)
  • 表現学習(英語版)
  • オンライン学習(英語版)
  • 半教師あり学習(英語版)
  • 教師なし学習
  • ランキング学習(英語版)
  • 文法獲得(英語版)
クラスタリング
理論
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学会・論文誌等
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カテゴリ Category:機械学習

カテゴリ Category:データマイニング

クラスタリング: clustering)、クラスタ解析(クラスタかいせき)、クラスター分析(クラスターぶんせき)は、データ解析手法(特に多変量解析手法)の一種。教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、そのアルゴリズム

さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法としてウォード法K平均法などがある。

関連項目

脚注・出典

標本調査
要約統計量
連続確率分布
位置
分散
モーメント
カテゴリデータ
推計統計学
仮説検定
パラメトリック
ノンパラメトリック
その他
区間推定
モデル選択基準
その他
ベイズ統計学
確率
その他
相関
モデル
回帰
線形
非線形
時系列
分類
線形
二次
非線形
その他
教師なし学習
クラスタリング
密度推定(英語版)
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