Rとクラスター分析(2)
[ 連載 ] フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 29 回 Ｒ とクラスター分析(2) 1. 樹 形図の切断とコーフエン相関係数 先 月号では、階層的クラスター分析の基本概 念や樹形図の作成などについて説明した。 クラスター分析結果を分析する際には、どの 個体がどのクラスターに属するかを確認するこ とが必要である。階層的クラスター分析では、 クラスターの数を指定し、樹形図を切断すると 個体が属するクラスが決定される。 示す。 >iris2.lab<-c(rep(1,50),rep(2,50)) >table(iris2.lab, iris2.cl) iris2.cl iris2.lab 1 2 0 1 50 2 14 36 こ の 方 法 で は 、 14 個 の virginica 品 種 が (1) 樹形図の切断 versicolor 品種に誤分類されている
Rとクラスター分析(1)
[ 連載 ] フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 28 回 Ｒ とクラスター分析(1) １ ．クラスター分析とは 我 々は、物事を整理整頓する際には、機能、 形状などの側面から似ているものを同じのとこ ろに集めて、片付ける。これと同じくデータに ついてもデータ構造の側面から似ている個体を 同じのグループに仕分けることが必要である場 合がある。データサイエンスにおける分類のた めの方法は、学習(教師、訓練)データがある分 類方法と学習データがない方法に大別される。 ここで言う学習データとは、どの個体がどの グループに属するかが既知であるデータである。 グループの所属を示すデータは外的基準とも呼 ばれている。学習データがある場合の分類方法 は、どの個体がどのグループに属するかが既知 であるデータから、分類に関するモデルを作成 し、そのモデルに基づいて、グループの属性が 未知であるデ
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