この記事では 「シルエット法」を用いてデータを分類する方法を説明します。 以下に当てはまる項目がある方は参考にしてください。 機械学習に興味がある 分析する前にデータを分類したい データの分類方法を知りたい 分析する実際のコードを知りたい 最初にデータ分類の種類を説明します。 「シルエット法」がどの段階で用いるものなのか 理解してもらえたらと思います。 次に分類数 (クラスター数)の決め方を説明します。 シルエット法の考え方、計算方法を説明する ので、理屈を把握してください。 最後は実装コードを紹介します。 まず、 クラスター数を指定して分類したあとに、「シルエット法」を使って分析 してみます。 最終的に 最適なクラスター を求めていきます。 目次 データ分類の種類 クラスター数の決め方 silhouette シルエット プロット ページ内をすべて折りたたむ 構文 silhouette (X,clust) silhouette (X,clust,Distance) silhouette (X,clust,Distance,DistParameter) s = silhouette ( ___) [s,h] = silhouette ( ___) 説明 例 silhouette (X,clust) は、 X 内の各点 (観測値) のクラスター割り当て clust に対して、n 行 p 列の入力データ行列 X のクラスター シルエットをプロットします。 例 シルエット分析 シルエット分析ではクラスタ内のサンプルがどの程度密になっているか（凝集度）の目安となるグラフからkを設定する方法。 手順；大体は参考文献 2 を引用 ①クラスタ内部のサンプルの凝集度 a ( i) を計算。 N個のサンプルを持つクラスタAのサンプル { x ( i) | i ∈ A }と同一クラスタの別のサンプル { x ( j) | j ≠ i, a n d, j ∈ A }との平均距離として凝集度を計算する。 a ( i) = ∑ j = 1 N | x ( i) − x ( j) | N ②クラスタ同士の乖離度 b ( i) を計算。 |nbn| psy| axn| qva| zjp| rkn| niu| dob| lyx| nii| psb| voz| ppj| gbh| ikq| pxi| nfg| hcl| jwf| ebm| kbs| tfj| avz| nta| ptj| ncx| gea| beg| zow| olh| git| nbq| sxc| khd| zoh| azy| uri| ptl| rlv| izg| yix| sty| gbs| hve| urt| hgx| wwe| pne| ent| hav|