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IIR16章まとめ - Hello World!!
16章は、フラットクラスタリングについて。 クラスタリング クラスタリングとは、データセットをクラス... 16章は、フラットクラスタリングについて。 クラスタリング クラスタリングとは、データセットをクラスタと呼ばれるサブセットにグループ化する手法。 データの類似度を基にクラスタに分ける。 教師なし学習(訓練データで学習せずに、データの分布などなどからデータのデータの特徴的パターンを見付ける学習法)である。 ちなみに、前章までで説明してきたような、人手で作成した訓練データを使ってデータを分類する学習法を、教師あり学習という。 クラスタリングは、再現率向上に役立つ。 例えば、ドキュメント d がクエリとマッチしていれば、d を含むクラスタ内の他のドキュメントも結果として返すことができる。 クラスタリングの目標は、関係性のあるデータが同じクラスタに属させ、関係性のないデータは違うクラスタに属させること。 気をつけるべき点は、以下のようなことである。 クラスタ数を適切に定める 大きすぎる、または小さ