出版社内容情報
統計計算などに使われるフリーソフト「R」を使ったクラスタリング手法を解説。
目次
第１章 Ｒの準備
第２章 クラスタリング入門
第３章 クラスタリングの準備
第４章 階層的手法
第５章 ｋ‐ｍｅａｎｓ
第６章 混合分布モデル
第７章 スペクトラルクラスタリング
第８章 次元縮約
第９章 ファジィクラスタリング
付録 式の証明
著者等紹介
新納浩幸［シンノウヒロユキ］
１９６１年生まれ。１９８５年東京工業大学理学部情報科学科卒業。１９８７年同大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科准教授。博士（工学）。専門は自然言語処理（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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odmy
2
とりあえず、実際に使う可能性のあるk-meansまで勉強。クラスター分析のまとまった教科書は少ないので助かる。ただ、距離行列の更新式の説明は端折ってるので、なんでこうなるのかよくわからんけどこうなんだろうと諦めるしかなかった。あと、できればもっと具体例が多ければ良かった。こういうデータならこの手法を使うといいよ、みたいな説明があんまり無いので、後半の混合分布モデルとかめんどくさそうなのを勉強するモチベーションが湧かなかった。メジャーな分析手法の割にいい教科書が少ないのはなぜなのだろう？2024/07/28
saru
0
難しい2015/01/17
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