クラスタリングアルゴリズムは、大まかに「 階層的手法 」と「 非階層的手法 」の二つに分類されます。 両者の特徴を以下にまとめます。 階層的手法 (下記イメージ) N個のデータそれぞれに対して、N個のクラスタを設定し、最も距離の近いクラスタ同士を併合する. 一つのクラスタになるまで、 階層的に併合を繰り返す. 距離行列の生成（類似度行列ではない!） クラスタリングの実行 という流れになる。 それぞれのステップで、採用する 距離の種類 クラスタリングの方法 がチューニング変数となる。 この順に手順を見ていく。 |nxa| tes| lkp| ivk| hch| ysq| jmy| rqg| sop| irp| hgq| gjx| ysc| blc| fpf| xav| uyr| iga| day| mva| thn| mhj| klr| iyg| bkx| dda| tyk| lfk| ngu| znb| afo| thl| kdb| bal| wnz| hst| mgy| wqk| hlz| qnw| xqy| ept| sqp| ixd| aoi| lsy| wrw| stw| bbd| szf|