クラスタリングアルゴリズムへの導入
ビューティーとファッションの世界への取り入れ
ヒエラルキカル、パーティショナル、および密度ベースのクラスタリングに一般的に使用される10のクラスタリングアルゴリズムの包括的なガイド
イントロダクション
クラスタリングアルゴリズムはデータ分析において重要な役割を果たしています。これらの教師なし学習の探索的データ解析ツールは、共有の特徴に基づいてデータポイントを異なるグループに分類することで、知識の発見に対するシステムを提供します。これにより、生データでは見えにくい関係やトレンドを特定することができます。これらは複雑で複雑なデータセットにさらなる理解を加えることで、より情報をもとにした意思決定を容易にします。
この記事では、ヒエラルキカル、パーティショナル、および密度ベースのクラスタリングモデルの基礎をカバーします。まず、それぞれのカテゴリを定義します。次に、10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムについて、それぞれの定義、元の研究論文へのリンク、アルゴリズムの強み、および各々のPythonコードスニペットを提供します。
目次
- 「エンタープライズAIの堀はRAG +ファインチューニングです- これが理由です」
- 「ベイズ推論を用いてデータセットとチャットしましょう」
- コーディングなしで自分自身のChatGPTを作成する─ステップバイステップガイド
ヒエラルキカルクラスタリングアルゴリズム
定義：ヒエラルキカルクラスタリングは、クラスタの階層を構築するクラスタ分析の方法です。それは、葉が個々のデータポイントを表し、ルートがすべてのデータポイントを含む単一のクラスタを表すツリー構造（デンドログラム）として視覚化することができます。
使用例：
- タクソノミープロブレム。
- データの垂直関係が重要な場合。
強み：
- クラスタの階層構造を提供します。
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