![K-平均法（K-MEANS）
1. 各点をK個のクラスタをそれぞれランダムに割り振る。
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2. 各クラスタの重心を求める。
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4. 2.、3.を収束するまで繰り返す。](https://image.slidesharecdn.com/random-141027092834-conversion-gate01/85/-6-320.jpg)
![ソフトK-平均法（K-MEANS）
距離の代わりに確率的にクラスタを決定する。
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![凝集型クラスタリング
完全リンク法（Complete Linkage）
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- 群平均法（Group Average）
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クラスタリング
- 2. ものまね鳥をまねる会 「ものまね鳥をまねる」の読書会 （原著：TO MOCK A MOCKINGBIRD） ラムダ計算と等価なSKIコンビネータ論理を学ぶ。 次回11/16
- 3. クラスタリングとは クラスタリングは、データ解析手法の一種。 教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準 なしに自動的に分類する手法。 データの集合をある特徴（多くは類似性）で部分集合（クラスタ） に分割する。 機械学習やデータマイニング、パターン認識、イメージ解析やバ イオインフォマティックスなど多くの分野で用いられる。
- 4. クラスタリングの分類 分割最适化クラスタリング K-平均法など 階層型クラスタリング 凝集型クラスタリング 単リンク法，完全リンク法など 分枝型クラスタリング スペクトラルクラスタリングなど
- 5. 分割最适化クラスタリング
- 6. K-平均法（K-MEANS） 1. 各点をK個のクラスタをそれぞれランダムに割り振る。 ) ) ) % BSHNJO ]] ? ] 2. 各クラスタの重心を求める。 3. 各点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する。 ?'? 4% )' ] 4. 2.、3.を収束するまで繰り返す。
- 7. K-平均法の可視化 てっく煮ブログ K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
- 8. ソフトK-平均法（K-MEANS） 距離の代わりに確率的にクラスタを決定する。 混合ガウスモデルに対するEMアルゴリズムである。 混合ガウスモデル , ]N U ' 4* がクラスタ' に属する確率 , * ' !4, ? D]] ? ]] クラスタの重心 4* N' !4, ? D]] ? ]] % 4* N% ' N ' , * ' * 4* , * ' *
- 9. K-メドイド法（K-MEDOIDS） 1. 各点をK個のクラスタをそれぞれランダムに割り振る。 2. 各クラスタのメドイド（クラスタの各点からの距離の総和が最小 となる点）を求める。 %? ' BSHNJO %?' ?' 4% 4 3. 各点のクラスタを、一番近いメドイドのクラスタに変更する。 % BSHNJO ?'? 4% 4%? ' 4. 2.、3.を収束するまで繰り返す。
- 10. 凝集型クラスタリング
- 11. 凝集型クラスタリング 1. 最初は各データがひとつのクラスタを成す。各データ間には非 類似性をしめす尺度が与えられている。（たとえばユークリッド 距離） 2. もっとも近いクラスタと結合してひとつのクラスタにする。 3. クラスタ数がK個に達したら終了する。
- 12. 単リンク法（SINGLE LINKAGE） NJO 4? 4? 4 4
- 13. 凝集型クラスタリング 完全リンク法（Complete Linkage） NBY 4? 4? - 群平均法（Group Average） 4 4 ]]]] ? 4 ? 4 4 4
- 14. 凝集型クラスタリングの例 Elements of Statistical Learning
- 15. THANK YOU.