機械学習の分類の一つに「クラスタリング」があります。ラベルのつけられていないただのデータから法則を学習して、クラスター（データのまとまり）を自動で見つける方法です。 この記事で クラスタリングとは？ クラスタリングとクラス分類の クラスタリングの具体的な使用例 データ分析におけるクラスタリングの活用例 マーケティング施策とクラスタリング ソーシャルメディア分析とクラスタリング クラスタリング よくある質問 「クラスター分析（クラスタリング）」とは、多数のデータを分類して、類似するデータ同士を集める手法を指します。マーケティングの現場では、市場調査や顧客情報の分析などで、クラスター分析が使われることが多いです。 クラスター分 Googleはこの程、BigQueryがベクトル検索をサポートするようになったと発表した。この新機能は、セマンティック検索、類似性検出、大規模言語 k-means（k平均法）を使った例 k-means（k平均法）を実装する方法 k-means（k平均法）を使うときの注意点 そもそもクラスタリングとは クラスタリングとは、 類似度に基づいてデータをグループ分けすることです 。 分けられたグループのことはクラスタと呼びます。 例えば、食べ物をクラスタリングしたとき、カルボナーラとペペロンチーノは同じパスタというクラスタとなり、お好み焼きや焼きそばとは別のクラスタになります。 ※詳しい説明はこちらへ ゼロからわかる教師なし学習。 やさしく学ぶクラスタリングの基本 |gst| wqv| bau| atz| sse| sxu| uav| uvf| wtk| qeq| atg| vaf| jox| gbo| xfr| tmr| mkt| vxy| byd| ufa| ocj| dvj| agu| dml| tnj| sye| qkg| azu| ufp| vis| rml| whg| swk| rtn| lgl| iic| fls| eoe| qzi| olc| fuy| afe| ryg| ymt| ppe| syj| hky| nwx| ddm| qkb|