クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
論文の書き方：結果から結論をどのように導くか？ - Y日記
※図が表示されない場合には→http://seibutsu.biology.kyushu-u.ac.jp/~yahara/logictree.JPG 論文では通常、複数の結果を記述する。しかし、主要な結論はひとつでなければならない。なぜなら、論文を書く目的は、何らかの主題（テーマ）に答えることであり、そして論文のテーマはひとつだからである。 「ひとつの論文にはひとつのテーマとひとつの結論」・・・これは論文を書くうえでの重要な原則である。この原則を守っていない論文が多いのも事実だが、それらは論理的に練られた論文とはいえない。 では、複数の結果からひとつの結論を導くにはどうすれば良いだろうか。4月以来、預かった原稿を改訂しながら、この問題を徹底して考えてみた。これまでは、自分の経験にもとづいて、いわば一種の職人芸によって、結論を導いていた。しかし、結果から結論を導くという作業は、論理的なプロセ
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