Search Results k-means

「異常検知への推測を排除する：ヒストグラムが閾値を設定します」

『異常検知の領域において、隠れた異常を追求することは、データの広大な風景の中で隠された宝物を探し求めることに似ていますしかし、最も高度な異常検知アルゴリズムを使用していても...』

「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジックタイミングオプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

「教師なし学習シリーズ ― DBScanの探索」

クラスタリングアルゴリズムはデータサイエンスの世界で最も広く使用される解決策の一つであり、最も人気のあるものは距離に基づくアプローチと密度に基づくアプローチにグループ化されますしかし、しばしば...

基本に戻る週３：機械学習の紹介

「VoAGIのバック・トゥ・ベーシックスシリーズの第3週へようこそ今週は、機械学習の世界にダイブしていきます」

Machine learning

クラスタリングアルゴリズムへの導入

クラスタリングアルゴリズムの完全な入門ガイド階層型、分割型、密度ベースのクラスタリングをカバーする10種類のクラスタリングアルゴリズムを扱います

「伝統的な機械学習はまだ重要ですか？」

伝統的な機械学習が生成モダルAIの時代でも不可欠である理由を探求し、その強み、弱点、およびさまざまな産業における重要な役割を理解する

イントロダクションあなたはデータの巨大なボリュームがどのように解析され、隠れたパターンや洞察が明らかにされるのかを考えたことがありますか？その答えは、クラスタリングにあります。クラスタリングは、機械学習やデータ分析において強力なテクニックであり、顧客セグメンテーションから画像分析までの様々なタスクで似た特徴を持つデータポイントをグループ化することができます。本記事では、機械学習における10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムについて探求し、それらの動作や適用範囲について解説します。クラスタリングとは何ですか？顧客の購買履歴、生物の計測値、または画像のピクセルなど、さまざまなデータポイントの集合があると想像してください。クラスタリングを使用すると、それぞれのクラスタは他のクラスタよりも内部のアイテム同士がより類似しているサブセットにデータポイントを整理することができます。これらのクラスタは、共通の特徴や属性、または即座に明らかにされない関係によって定義されます。クラスタリングは、マーケットセグメンテーションや推薦システムから異常検出や画像セグメンテーションまで様々な分野で重要です。データ内の自然なグループを認識することで、企業は特定の顧客セグメントに対してターゲティングを行うことができ、研究者は種を分類することができ、コンピュータビジョンシステムは画像内のオブジェクトを分離することができます。したがって、クラスタリングで使用される多様なテクニックやアルゴリズムを理解することは、複雑なデータセットから価値ある洞察を抽出するために必要です。では、10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムを理解しましょう。 A. セントロイドベースのクラスタリングセントロイドベースのクラスタリングは、セントロイド（代表点）の概念に基づいてデータセット内のクラスタを定義するクラスタリングアルゴリズムのカテゴリです。これらのアルゴリズムは、データポイントとそのクラスタのセントロイドとの距離を最小化することを目指します。このカテゴリには、K-meansとK-modesという2つの代表的なクラスタリングアルゴリズムがあります。 1. K-meansクラスタリング K-meansは、データをk個のクラスタに分割する広く利用されるクラスタリング手法です。kはユーザーによって事前に定義されます。この手法では、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、収束するまでセントロイドを再計算します。K-meansは数値属性を持つデータに効率的で効果的です。 2. K-modesクラスタリング（カテゴリカルデータのクラスタリングバリアント） K-modesは、カテゴリカルデータに適したK-meansの適応です。セントロイドではなく、各クラスタ内で最も頻度の高いカテゴリ値を表すモードを使用します。K-modesは、非数値属性を持つデータセットで価値のあるクラスタリングを効率的に行うための貴重な手段です。クラスタリングアルゴリズム主な特徴適切なデータタイプ主な使用例 K-meansクラスタリングセントロイドベース、数値属性、スケーラブル数値（数量）データ顧客セグメンテーション、画像分析…

見逃せない7つの機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムのリストは、データサイエンティストとしての旅を始めるのに最適な出発点です最も一般的なモデルを特定し、適切なアプリケーションで使用することができるはずです

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「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

機械学習は、現在コンピュータ科学の中でも最もエキサイティングな分野の一つですこの記事では、2023年に機械学習を学ぶための最高かつ無料の５冊の書籍を紹介します

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「B2B企業におけるAIを活用した顧客セグメンテーションの実現：ロードマップ」

North Carolinaを拠点とするIngersoll Randは、世界有数の複合企業の1つです同社は、圧縮空気システム、HVACソリューション、科学研究所や貨物輸送企業など多様な産業に対応する最先端の技術製品など、複数の事業ラインを誇っていますまた、175以上の国々に展開し、主に […] で営業活動を行っています

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