出版社内容情報
統計解析およびデータ解析の一部門である，クラスタリング（クラスター分析）の代表的な手法を詳述した本です．
■目次 はじめに／c-平均法／ファジィc-平均法／混合密度分布モデルとEMアルゴリズム／最適クラスタリングの諸技法／クラスタリングのための類似度非類似度／階層的クラスタリング／樹形図の出力／最短距離法とファジィグラフ／階層的クラスタリングの諸問題
内容説明
本書は、データ解析における自動分類の方法の一つであるクラスター分析を扱い、前半は非階層的方法と呼ばれる手法を扱い、後半は階層的分類を論じている。
目次
第１章 はじめに
第２章 ｃ‐平均法
第３章 ファジィｃ‐平均法
第４章 混合密度分布モデルとＥＭアルゴリズム
第５章 最適クラスタリングの諸技法
第６章 クラスタリングのための類似度と非類似度
第７章 階層的クラスタリング
第８章 樹形図の出力
第９章 最短距離法とファジィグラフ
第１０章 階層的クラスタリングの諸問題
感想・レビュー
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moaikids
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k-meansの入門として購読2009/07/03
