階層的は比較的計算量が多い。データ類似度の指標としたもの。データの中から似たものを見つけて順番にクラスタリングする。非階層的クラスタリング#non-HC人がクラスタリング数を決める最適なクラスタリング数は決まっていない。個のクラスターに分けます。|^2k-means法:全クラスタのSSEが同じで最小化されるように。アルゴリズム1.データセット内でk個の初期centroidを抽出します。3.割り当てられたデータ群の中心を計算し、新しいcentroidに割り当てる。基準値より大きい場合、2,3回繰り返す。72.48エルボ法k-means法でクラスターの数はどうやって決めるのか。変動をプロットしてクラスター数を決める。グラフの形が腕に似ていて、肘が最適。アルゴリズムk-means法は必然的にクラスターが円形に近い形になる。クラスターの形や大きさが均一でないと良いクラスタリングが難しい。クラスターの高密集場所を低密集場所から分離して認識する。クラスターの形態やサイズが均一でないデータの場合に真価を発揮。二つの指標、eps(epsilon)とmin_samplesを使用してデータを三種類に分類。データが存在する場合。コアポイントではないが、半径epsの中に存在する点。主成分分析のイメージ主成分分析**:データ要約(少ないデータ数で原データを表現すること、特徴変換)の強力な手法の一つ。実用性が高く、MLの重要なテーマの一つ。実用的な例:製品やサービスのスコアリングや比較(1次元に圧縮)、データの可視化(2、3次元に圧縮)、回帰分析の前処理など。固有値が大きい順にk個(圧縮したい次元数)を選び、それに対応する固有ベクトルを選択する。関数は行同士の相関を表す。転置して使いましょう。実行結果の確認に使います。主成分分析のインスタンスを生成。主成分数は2としてください。データから変換モデルを学習し、変換する。実行結果の確認に使います。前処理としての主成分分析トレーニングデータと検証データ、両方に同じ標準化や特徴量変換を行う必要がある。2次元データをカーネルトリックを利用して特徴量を増やした後、PCAで特徴量を2つに戻します。現実的に非線形分離する必要があるデータがほとんど。このようなデータに対応可能なカーネルPCAについて説明します。一般的に特徴量が多くなり(特徴量が展開され)、線形分離が容易になる。Function、ガウスカーネル。フェイザーのような感じ。次数無限大の多項式カーネル。