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電通総研 テックブログ•10ヶ月前

k-means法によるクラスタリングと可視化

こんにちは。コミュニケーションIT事業部 ITソリューション部の英です。 普段はWebアプリやスマホアプリの案件などを担当しています。あと、趣味でAIを勉強しています。 突然ですが、AIの勉強をしているとk-means法とk近傍法って混同しませんか？ 不意に尋ねられた際にぱっと答えられる自信がありません。 なので、今回から2回に渡ってk-means法とk近傍法のそれぞれを実際に検証して身に付けようと思います。 k-means法：クラスタリング手法で、データをk個のグループに分ける、教師なし学習 k近傍法：あるデータ点を、その点に最も近いk個の既知のデータ点(近傍)の多数決で分類する、教師あり学…

#AWS#AI#機械学習#クラスタリング#可視化#次元削減#k-means#t-SNE

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【機械学習_Python】k-means法

k-means法（k-平均法）についてメモ。 【目次】 k-means法 k-means++法 エルボー法によるクラスタ数の推定 Pythonコード 参考 前回取り上げた「k-近傍法」とは異なるので注意。 【機械学習_Python】k-近傍法（k-NN） - こちにぃるの日記 k-means法 データのクラスタリングに用いられる手法である。 分類問題における「教師なし学習」に属する。 アルゴリズムは比較的単純で、次の手順となる。 特徴空間上にｋ個のランダムな代表点（セントロイド）をプロットする。クラスタ数のｋはハイパーパラメータであり、あらかじめ指定する。 各データとセントロイドの距離を求め、…

#機械学習#Python#k-means#k-means++