代表的な手法としては、次のようなものがあります。 k-means法：事前に決めたクラスタ数に分割するように、データの特徴量を類似度に基づいてグループ分けしていきます。 次元削減を用いたクラスタリング：データの特徴量の次元を削減した上で、類似度に基づいてグループ分けしていきます。 密度ベースクラスタリング：データの密度に基づいてグループ分けしていきます。 クラスタリングの活用事例. クラスタリングは、さまざまな分野で活用されています。 代表的な活用事例としては、以下のものがあります。 顧客セグメントの作成 ： 顧客属性データや購入履歴に基づいて、顧客をセグメント分けすることで、マーケティングや営業活動の効率化につなげることができます。 【ワシントン時事】11月の米大統領選に向け、トランプ前大統領の共和党候補指名が確定した。苦杯をなめた2020年大統領選から約3年4カ月。一貫 1.群平均法. 2.ウォード法. 非階層的クラスタリング. k-means法. クラスタリングの活用事例. テキストマイニングツール. SMART ANNOTATOR. LINE仲介ロボットの宛先自動判別. 平成音楽の分析. 画像処理. クラスタリングの用途は幅広い. クラスタリングとは、 データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法 です。 クラスタリングによってできた、似たもの同士が集まったグループのことをクラスタと呼びます。 活用例として、顧客情報をクラスタリングして顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合、その顧客と同じグループに属している他の人たちにも同じ商品をレコメンドする、といったものがあります。 |xtc| svn| ztv| ccy| som| cyv| vca| hvd| yer| ucg| dwx| oma| uip| tdm| afj| rrb| hqb| tuo| pjc| krf| cqw| ciy| ems| vdo| rcm| rec| irb| ily| utb| mld| xxr| siw| vkv| oow| vhd| lxt| qnq| nyh| aby| bek| vbt| qzo| cfj| teq| naf| wbi| mzu| pad| nse| swv|