Lesson9: Clustering まとめ Intro to Machine learning@Udacity - Qiita

概要 Unsupervised learning:教師なし学習は重要。ここでやるのはクラスタリング。実際に機械学習で使われるデータは、値はあるが、正解ラベルがついていないことが多い。それらを分類して、ラベルを付けるのが、教師なし学習のクラスタリング。 そのほかの教師なし学習としては、次元削減がある。例えば下の図のように複雑なs字線上にある点があるとすると、このs字上の関数上にプロットすることで、X, Yの2次元を、その関数で表現できれば、1次元で表現できる。 内容 クラスタリングの具体例。映画の分類。katieの好きな映画がわかれば、その映画を見るように提案して、買ってもらえる。 図1 クラスタリングのメジャーな方法の一つはK-means法。 これからどのようなアルゴリズムなのか解説する。 K-means法 例えば上記のように、7点赤✖のデータがあってそれを2つのクラスに分けるタスクを考え