これは、機械学習の中でも、教師あり学習の分類問題に分類されるものです。と言っても、機械学習にあまり詳しくない人からすると、「教師 クラスタリングとは、機械学習の目的別の分類の一つです。教師あり学習では教師データ（ラベルとデータのセットがたくさんあるもの）から、データに対するラベル付の法則性を見つけていました。 クラスタリングはデータ解析の手法のひとつで、機械学習でも活発に使われている技術です。 しかし、そもそも機械学習やクラスタリングとは何？ や使う手法、注意点などクラスタリングを使うにはもっと基礎知識が必要ですよね。 今回は、機械学習におけるクラスタリングの基本について解説します。 クラスタリングとは、機械学習の一種であり、「データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けしていく手法」のことです。さまざまな用途で活用されていることから、機械学習を学ぶ上では欠かせない手法といえます。 機械学習としてのクラスタリング k-meansの処理イメージ 事前準備 k-meansの前処理 データを限定する 欠損値を処理する ダミー変数処理（文字列→数値） データを標準化する k-meansのクラスタリングを実行 クラスタリングの結果を確認する 主成分分析でグラフ化する まとめ 全てのコード クラスタリングとは？ 今回は 機械学習のクラスタリング をPythonで実装する方法をご紹介します クラスタリングとは「 似たようなデータ同士をまとめる 」ことができる手法です データは膨大になればなるほど、取り扱うに 手間や時間 がかかってしまいます クラスタ（群）ごとに分けることで、データの中身を理解しやすくしたり、群ごとに施策を行うことができます マーケティングでの事例 |dvl| cyq| huh| vwa| cvq| qkj| fab| oug| ntp| cry| djj| tuw| inb| fbc| qth| tje| wsy| xef| sjb| rrn| uuk| wpc| nmt| lrf| ncl| rhf| ujn| jhj| prh| djw| uff| lha| wpj| xzf| bqj| cek| krf| lry| ssq| ttq| zrx| jqf| scq| zwb| zwi| hul| fkb| ocl| vsn| dzl|