MATLAB による機械学習
分類学習器アプリを使用したデータの分類 分類学習器アプリと回帰学習器アプリを使用して、対話的なデータ探索、特徴量の選択、モデルの学習、比較、および評価を行います。 Simulink システムとの統合 完全なシステムの組み込み展開やシミュレーションを行うために、学習済みモデルをネイティブブロックまたは MATLAB Function ブロックとして Simulink と統合します。 学習済みモデルのハードウェアへの展開 可読性に優れ、移植可能な C/C++ コードを生成することにより、学習済みモデルをハードウェア プラットフォームに (デスクトップシステムから組み込みハードウェアへ) 展開します。
k-means クラスタリング - MATLAB kmeans - MathWorks 日本
idx = kmeans(X,k) は k-means クラスタリングを実行して n 行 p 列のデータ行列 X の観測を k クラスターに分割し、観測ごとにクラスター インデックスを含む n 行 1 列のベクトル (idx) を返します。X の行は観測に対応し、列は変数に対応します。 既定の設定では、kmeans はクラスター中心の初期化に二乗ユークリッド距離計量と k-means++ アルゴリズムを使用します。 idx = kmeans(X,k,Name,Value) は、1 つ以上の Name,Value のペア引数により指定された追加オプションを使用しクラスター インデックスを返します。 たとえば、コサイン距離、新たな初期値を使用するクラスタリングの反復回数または並列計算の使用回数を指定します。
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