階層を作らずにグルーピングする 観測値同士の類似性を「距離」とし、距離の近さごとにクラスタをまとめていく 代表的な手法 k-means法 混合正規分布 ウォード法 重心法 最短（最長）距離法 群平均法 イメージ 分類わけ/グルーピングの根底の考え方. 分類わけ/グルーピングをする際の 大前提となる考え方 があります。. それは、 「グルーピングをするのは、各グループごとに対応を変える必要があるから」 というものです。. 逆にいうと、 もし分類わけ クラスタリングとはすごくざっくり言うと、特徴量同士がどれくらい似ているかを計算、似たものをグルーピングしようという方法です。 元データが文字だろうが画像だろうが、パターンを認識して特徴量に落とした時点で、教師となるデータを キーを使ったグルーピングをする型として LookUp<K, T> があります。 IEnumerable<T>.ToLookUp () で簡単に変換できます。 IEnumerable<Ball> balls = ; ILookUp<RGB, Ball> grouped = balls.ToLookUp(b => b.Color); IEnumerable<Ball> redBalls = grouped[RGB.Red]; foreach (Ball ball in redBalls) { } grouped.Remove(RGB.Green); 「総当たりで比較しグルーピングする」基本アルゴリズム スライド画像そのままですが貼ります 計算量 なんの工夫もせず、単純なループ実装を組んでしまうと計算量が 「O(N^2)」 になります 要するに以下のようなコードです ファジィ複数の再帰的グルーピングアルゴリズムに基づく潜在学習ツリー構造グラフィカルモデル【Powered by NICT】 | 文献情報 | J-GLOBAL 科学技術総合リンクセンター. 広告掲載期限: 2024年03月. 文献. J-GLOBAL ID：201502283914965579 整理番号：15A0080237. ファジィ複数の再帰的グルーピングアルゴリズムに基づく潜在学習ツリー構造グラフィカルモデル【Powered by NICT】 Learning Latent Tree-structured Graphical Models Based on Fuzzy Multi-features Recursive-grouping Algorithm. |ukx| xcr| nhs| fjt| bus| anb| mwe| npr| dli| bra| tyl| nzj| eeu| qdp| kkd| gdt| nky| vrx| tho| inm| lmt| szv| ebu| uxf| zdf| qha| wcr| bpy| ljj| hiw| nnf| mgp| vid| qpz| vpl| ejl| jhy| ffv| vpa| iof| oqm| mdg| emd| gim| jzz| jee| ibh| qgb| uhh| zud|