データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム | gihyo.jp
統計を専門に扱う方のブログ記事です。データマイニングの学会にて選ばれたアルゴリズムの概要および調査について記した資料「Top 10 algorithms in data mining」の解説を行っています。Top 10に選ばれたアルゴリズムには次のようなものがあります。 C4.5 K-means サポートベクタマシン（SVM） PageRank ナイーブベイズ CART C4.5は、あるルールに従って木構造に分岐させ分類していく決定木（Decision Tree）を生成するためのアルゴリズムです。 K-meansはK個のクラスタに分類するためのアルゴリズムで、最も近い中心のクラスタを繰り返し求めていき、視覚化するのに適しています。 サポートベクタマシンは、あらかじめ与えられたデータで学習を行い未知のデータに対して分類を行う「教師あり学習」アルゴリズムの一つです。 PageRankはGoog
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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