R言語プログラミング： クラスター分析 - 混合分布モデル - hamadakoichi blog
4/17(土)の第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3)での私の一つ目のトーク「1. R言語による クラスター分析 - 活用編 (60分)」の一部関連内容です。当日は、全体像も含め分かる形の講義資料で話します。 当日、USTREAM配信も行う予定ですので、興味のある方はぜひご覧下さい。 第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) : ATND ※内容記述に関して粗い部分も、追って洗練します。 混合分布モデル 混合分布モデルは、クラスタリングの問題を確率モデルで解く方法。データが発生する確率が複数の確率の線形和で書かれる分布を混合分布と呼ばれる。データの発生メカニズムが確率モデルでうまくモデル化できるとき、強力な手法。 ※アルゴリズム・方程式の詳細は「第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京」でお
R言語プログラミング： クラスター分析 - k-means - hamadakoichi blog
4/17(土)の第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3)での私の一つ目のトーク「1. R言語による クラスター分析 - 活用編 (60分)」の一部関連内容です。当日は、全体像も含め分かる形の講義資料で話します。 当日、USTREAM配信も行う予定ですので、興味のある方はぜひご覧下さい。 第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) : ATND ※内容記述に関して粗い部分も、追って洗練します。 k-means k-meansは、クラスター分析の非階層的手法で代表的な手法。 現実のクラスタリングでもk-meansが使われることが多く、実用的な手法。 ※階層的手法の対極にある「非階層的手法」(分割最適化手法とも呼ばれる)。詳細は次エントリを参照：「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」 ※アルゴリ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
第3回R勉強会＠東京に参加してきました - bob3’s blog
R言語の勉強会、第3回R勉強会＠東京(Tokyo.R#03)に参加してきました。 第1回、第2回と比べるととても大きな会場でびっくりしました。 Togetter - まとめ「第３回R勉強会＠東京 TokyoR3」 1.分散分析「 R によるやさしい統計学」の7章 発表者 : @yokkuns(id:yokkuns) 発表資料：http://www.slideshare.net/yokkuns/r-study-tokyo03-3568660 2.Optimization in R 発表者 : @syou6162(id:syou6162) 発表資料：id:syou6162:20100327 【休憩】 3.プロセス、リソース、グラフと統計解析 -Unified graph representation of processes for scheduling with flexible resou
第３回R勉強会＠東京 で話してきた -「プロセス・リソース・グラフと数理統計解析」 - hamadakoichi blog
第３回R勉強会＠東京 (10/03/27) で話してきました。 第3回R勉強会＠東京(Tokyo.R#03) : ATND タイトルは「プロセス・リソース・グラフと数理統計解析」。今回は R勉強会の規模が大きくなった最初の回だったため、導入的な内容「数理手法の実ビジネス適用」を選び話しました。今後は、Rのより技術的なトークを行えたらと思います。 双方向形式で進行しての30分の発表。その後、15分の質疑応答を行いました。 私の双方向形式の講義進行で発言・質問して下さった方々、懇親会で話せた方々、どうもありがとうございました。 素敵な会を継続してくれている主催者の id:yokkuns さんにもいつもながら感謝。他のトークを提供してくてた id:yokkuns さん、 id:syou6162 さん、@doradora09 さん、id:wakuteka さん、@Nikoriks さんにも感謝。会
[R勉強会][データマイニング] プロセス・リソース・グラフと数理統計解析
第３回R勉強会＠東京(10/03/27) の発表資料です。『数理統計解析とプロセス・リソース統一グラフ』。hamadakoichi 濱田晃一。 双方向形式で進行し、30分の発表し、その後15分の質疑応答を行いました。 ※講義後にフル版をアップしました。 Read less
![[R勉強会][データマイニング] プロセス・リソース・グラフと数理統計解析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/950b3087ed751b4c85fb8deac8095c1ecb257dae/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftmpok-100326232112-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog
第２回データマイニング+WEB勉強会＠東京の「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」の内容に関する、ソースコードも以下に記載します。 ※記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、貼り付けそのまま実行可能です。(Rのインストール・環境設定はこちらで、RをEclipseで実行するための方法はこちら) 講義の全体内容・構成は次をご覧下さい。 ・R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析- ・Slideshare:はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 クラスター分析と評価 エントロピー(Entropy)と純度(Purity)の算出関数 #関数：エントロピー(Entropy)算出, ct:クロス集計表 calcEntr
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新： 2008年 8月 27日 (水曜日) 15時35分 このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 News／更新情報 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2004年2月から） 保管庫内の主なトピック：平方和(SS)｜「Rによる統計解析の基礎」（保管庫外だがサポート掲示板|正誤表）｜オッズ比 ｜1.6.0｜1.6.1｜1.6.2｜1.7.0｜1.7.1｜1.8.0 | 1.8.1｜1.9.0｜1.9.1｜2.0.0｜2.0.1｜2.1.0｜2.1.1｜2.2.0｜2.2.1｜2.3.0｜2.3.1｜2.4.0｜2.4.1｜2.5.0｜2.5.1｜2.6.0｜2.6.1｜2.6.2｜2.7.0 R News Vol.8/1公開（2008年6月5日） ●5
R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」- - hamadakoichi blog
「第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining)」を開催しました。 第２回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) : ATND Google グループ 進行方針 今回の勉強会では次の点を意識・意図し進行しています。 初心者でも分かりやすい内容 進行を急がない。分からないところはすぐ質問してもらう。 理解を深めることを優先する。講師からの返答や議論でみんなの理解を優先。 勉強会の内容に関し、もともとは３テーマの進行を考えていましたが、上記方針で進める形とし、下記の１テーマに絞り２時間をあて、みなで議論し理解を深める形で進めました。講義後、参加者の方々からも、この進行がよかったと言って頂け嬉しいです。 はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析入門 -似ているものをグループ化する- 今回の勉強会では「はじめてでもわ
第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining) - bob3’s blog
id:hamadakoichiさん主催の第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining)に参加してきました。 今回はクラスター分析のお話が中心でした。 発表資料はこちら。 はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する- id:nokuno:20100320に早くもレポートがあがってます。 さて、発表資料を見ながらＲで復習をしてみます。 資料とは順番が前後しますが、アヤメのデータのクラスター分析を先にやってみます。 フィッシャーのアヤメのデータはWikipediaに載っているぐらい有名な古典的なデータセットです。 Iris flower data set - Wikipedia, the free encyclopedia 手法はウォード法で。 data(iris) x <- iris[,1:4] d <- dist(x)^
第２回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催します - hamadakoichi blog
2010/3/20(土)に「第２回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (tokyo.webmining)」を開催します。 ATND Page : 第２回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) : ATND Google Group: Google グループ 以下に内容を記載します。 第２回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (tokyo.webmining) 統計解析・データマイニングの方法論を用い、蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ勉強会です。 [目的] データマイニング・統計解析の手法を用い、蓄積されたデータを有効活用していく方法、および、WEB上に蓄積されたデータの活用に関し、参加者の皆で学び共有していくことを目的としています。 [内容] 各データマイニング・統計解析の手法、各種WEB APIの活用に関し、基礎的な内容
An Interactive Introduction To R (Programming Language For Statistics)
This is an interactive introduction to R. R is an open source language for statistical computing, data analysis, and graphical visualization. While most commonly used within academia, in fields such as computational biology and applied statistics, it is gaining currency in industry as well – both Facebook and Google use R within their firms.Read less
R言語プログラミング： データ入出力 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータの入出力をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 Rのインストール・環境設定はこちら RをEclipseで実行するための方法はこちら エディタによる入力と編集 データ入力、編集のための関数 edit, fix が用意され、表計算風のエディタで編集できる。edit では代入手続きをとらないと結果が保存されないが、fix では編集結果が直接保存される。 edit 関数 edit の使用法を示す。次のコードを実行すると以下のデータ編集画面が開き、データ編集できる。 price <- matrix(0,2,4) # 要素が 0 の 2行4列の行列を定義する productname <- c("A", "B", "C", "D") cityname
R（R言語）のトップメニュー
R（R言語）のトップメニュー R をとりあえず、齧ろうと思ったら、下の「R（R言語）の基礎」を一通り読んでください。R の基本的な使い方がわかるようにしてあります。 「R（R言語）の基礎」以外のメニューは、R Console と Rコマンダー別にまとめてあります。 R Console は、命令を自分で入力していくやり方です。Rコマンダーは、SPSS と同じようにマウスのクリックで分析する方法です。 どこから学習してもよいのですが、「R（R言語）の基礎」に書かれた内容を理解していることを前提に記述してありますので、まず、「R（R言語）の基礎」の部分をしっかり勉強してください。 南山大学には、心理学でよく使われる共分散構造分析をするための AMOS というソフトが導入されていません。しかし、R を使えば、共分散構造分析ができます。この共分散構造分析については、Webを検索しても使用方法の
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