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HOME クラスター分析(クラスター解析)とは、似ているものを集めて分類して、その中から意味のあるものを発見しようというデータマイニングの手法のひとつです。 細かい定義などは他に説明されているページがたくさんありますので、省略します。 クラスター分析には以下の7つの手法があります。 ・最短距離法(最近隣法) ・最長距離法(最遠隣法) ・メディアン法 ・群平均法 ・重心法 ・ウォード法 ・可変法 ここでは非常に基礎的なことですが、クラスター分析についての流れを、図を追って説明していきたいと思います。 以下、最短距離法を用いてクラスター分析のアルゴリズムを説明します。 また、こちらでプログラムを組むという観点から見た説明もしています。
LAPACKとは? LAPACK(Linear Algebra PACKage)は,netlib で公開されている線形計算ライブラリです.各ルーチンはFORTRAN 77で記述されています. LAPACK には,約300種類,各精度を合計すると約1,100本のルーチンが用意されています.主な機能は以下の通りです: 連立1次方程式(一般密行列,バンド行列,対称 Hermite 行列など) 線形最小二乗問題(最小ノルム解,一般化線形モデル問題など) 固有値問題(対称/非対称固有値問題,一般化固有値問題など) 特異値分解(特異値,特異ベクトルなど) LAPACK は,一般に問題を解くための機能を提供するドライバルーチン(driverroutines), 個々の問題を解くための機能を提供する計算ルーチン(comutationalroutines),および, 補助的な計算や共通に使用される手続きを提
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