![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a653bb1df34aa5da7df4f1afcc317f41a712986/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJUJGJUUzJTgzJUJDJUU1JTg4JTg2JUU2JTlFJTkwJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJUE0JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUE2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jNTY2NzExOGE4NWUwZmQ5ZDU4ZmJkMGNjNTAwMzg4MQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdC15YW1hbmFtaSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDQ0NTczMmE1MTZkZDU5OGE3NDIwNGZiMTI5OGY4OTk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D42ebc3909a8345e0f6d30763affbe575)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
クラスター分析について
クラスター分析とは 観測対象を互いに似た者同士でグループ分けをする手法。似たような傾向を示す消費者... クラスター分析とは 観測対象を互いに似た者同士でグループ分けをする手法。似たような傾向を示す消費者をいくつかのグループに分類することで消費者の大まかなニーズを掴むことができる。 大きく分けて階層的手法と非階層的手法がある。それぞれの代表的な手法として、ウォード法、k-means法とがある。 教師データを用いない手法のひとつ。 教師ありと教師なし 教師あり - 与えられたデータを適切なクラスへ振り分ける。 - 既存データを基に作成したルールで、新規データを振り分ける。 教師なし - 与えられたデータを複数のグループへ分ける。 - データの特徴を基に意味のあるグループがないかみつける。 階層型と非階層型 階層型クラスター分析 - 各データをひとつのクラスタとみなし、距離が近いクラスタを段階的に結合する手法。 - ウォード法など 非階層型クラスター分析 - 決められたクラスタ数でデータを分割し、