アイドルマスターシリーズのキャラクター230人のスタイルの良し悪しを分析する - すのふら最近Azure Machine Learningで機械学習の世界に入ってきたので、機械学習で何か面白いことができないかなといろいろ探っているところ。 たまたま見つけた『ラブライブ！』のキャラクターのスリーサイズを元にクラスタリングするというネタがあって面白そうだったので、真似してやってみる。 qiita.com ※Azure Machine Learning的な話は興味ない層もいるので、一旦設定画面等は省きます。 目次 Azure Machine Learningでの分析について スタイルがあまり良くないキャラクターはほとんどが子供 ほとんどのキャラクターのスタイルは普通 スタイルの良いキャラクターはバストとヒップの値が大きい Azure Machine Learningでの分析について ○分析のデータは以前やったアイドルになれる年齢・体型の分析のものを使用（2016/6/22断面）。 内
