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<導入> ■ 1. 「位置と集団」のビジネスとサイエンス <ビジネス編> ■ 2. 顧客の地図を描く ~ 顧客クラスタの事例と解答 ■ 3. 戦略を練るための「地図」思考 ~ 様々な事例と通底する理念 <サイエンス編> ■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ~ 階層的手法、k-means法 (このページ) ■ 5. クラスタを支える数理的概念 ~ 距離の定義、クラスタ数、FAQ ===================== <サイエンス編> ■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ~ 階層的手法、k-means法 後半では、多次元空間内で集団をあぶり出す「クラスタリング (clustering)」の技術と、それを支える「距離」の数学的な扱い方を取り上げます。 クラスタリング自体はマーケティングでは頻繁に使用されており、市場分析の専門会社と名乗っている会社に発注すると作ってくれます。です
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