階層的クラスタリング
階層的クラスタリングってseaborn.clustermap()で ちょちょっとグラフをみる位しかしない為， この辺の話はあまり知らないので改めて． 「scipy.cluster.hierarchy.cut_tree」はカットされた木を返す． 要はクラスタを返すという事だろうか． どうも，バグが多そう……． Alternative for scipy.cluster.hierarchy.cut_tree() – StackOverflow データが持つ情報が不明なのでよく分からない． %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import linkage, is_valid_linkage,
無条件に「正規化すべし」というのはどうだろうか
統計学では，正規化（Normalization）も標準化（Standardization）も同様の意味で用いられる事が多いが，機械学習やデータ分析の世界では，標準化は正規分布→標準正規分布を指し，正規化はデータを[0, 1]にリスケーリングする事を指す場合が多いので，ここでは後者の意味で用いる事にする．標準化については，これは言うまでもなく，非常にパラメトリックな話で，議論の余地は無いだろう．問題になるのは後者で，正規化はデータプリパレーション時に，非常に重要なプロセスだけど，何をしたいのか，目的によって，本当に正規化した方が良いのかどうかというのは，やはり考えないといけないのではないか．何でもかんでも，無条件に正規化するべし，みたいな論調があるけど，そうではない（例えば，手法によっては，手法自体に中心化のバイアスがあって，その場合はプリパレーション時に正規化（というかその場合は「標準化」
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