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多変量解析の基礎知識：リサーチソリューション | マクロミル
調査結果をより深く理解するために様々な解析やデータ可視化のための手法・ツールをご用意しています。 専門のリサーチャー・アナリストが調査目的に応じて幅広い手法から最適な手法をご提案、サポートいたします。
クラスター分析について
はじめまして。 クラスター分析について最近勉強を始めたところです。似たもの同士をくっつけていくというイメージはできましたが、類似度の測定方法やクラスターの合併方法がたくさんありすぎて困っています。そこで、 (1)どうゆう時にどの方法を使うのが効果的なのか？ (2)各測定方法、合併方法を使う時の利点と弊害は？ 以上２点についてやさしく教えて下さい。 また、詳しく分かりやすく説明してある文献があれば 紹介して下さい。 よろしくお願い致します。 自信はありませんが，手持ちの資料を参考にいくつかアドバイスをしたいと思います．浅学なため間違いがあるかもしれませんので，その点御了承下さい． クラスター分析には実に様々な手法が用意されています． (1)階層的／非階層的 (2)距離（類似性）の算出法 (3)結合（合併）の方法 この三ポイントでどの手法を用いるかが別れていきます．クラスター分析はオプションが
Hadoop MapReduceプログラムを解剖する
オープンソース・ソフトウェア「Hadoop」のMapReduceジョブは、標準ではJavaで記述します（その他には、Pig、Hive、JAQLといったものがあります）。しかし、意外と初心者には分かりにくいと筆者は感じます。本記事では、MapReduceジョブのサンプルコードを使って、できる限り正しくコードの意味を理解し、MapReduceへの入り口を示したいと思います。 HadoopでMapReduceを記述するときに使うAPIが、0.19から0.20に変わるところで新しくなっています。実は、現時点でHadoopプロジェクト本体からでさえも、新APIを使ったサンプルが提示されていません。本記事では、新しいAPIで筆者が書き直したサンプルを使って解説しますので、このサンプルは0.19以前のHadoopでは動かないことに注意してください。この記事は、0.20.2を使って検証し、解説しています。
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13．数量化理論Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
