募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。階層型でないクラスタリング手法です。データセットのデータ分布を多変量正規分布の重ね合わせで表現する手法です。属する割合になります。クラスタリングを行うときは、負担率の最も大きい正規分布をそのサンプルのクラスターとします。使う正規分布の数を決めると、その数の正規分布の重ね合わせでデータセットを表現します。正規分布の数がクラスターの数になります。共分散行列の制約も決める必要があります。指標によって最適化することもできます。解析者が任意にパラメータの値を決めなくてもよいということです。GMMは以下の手順で行われます。必要に応じて説明変数をオートスケーリングするオートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。決める共分散行列の制約を決める共分散を0にする、分散の大きさを一定にする、などの制約の種類があります。小さい正規分布の数と共分散行列の制約との組み合わせを選択する方法もあります。する」でデータセットを見える化し、そこにクラスタリングの結果を表示します。クラスターごとに色を変えてプロットすると見やすいです。公開中のプログラム・コード一覧PCAの教科書(随時更新)PLSの教科書(随時更新)オススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。univprofblog1無料メルマガでブログにない情報を配信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。