K-MeansとDBSCANクラスタリングアルゴリズムの徹底解説
クラスタリングアルゴリズムの概要
K-MeansとDBSCANは、データマイニングや機械学習の分野で広く利用される教師なし学習アルゴリズムです。これらのアルゴリズムは、ラベル付けされていないデータから自然なグループ（クラスター）を発見するために使用されます。
K-Meansアルゴリズムの詳細
K-Meansは分割ベースのクラスタリング手法であり、データ空間内のk個の中心点 ...
6月14日 00:02 投稿
SparkによるK-Meansクラスタリングの実装
K-Meansアルゴリズムは距離ベースのクラスタリング手法であり、反復処理を用いてK個のクラスタ中心を計算し、データポイントをK個のクラスに分類します。
MLlibにおけるK-Meansアルゴリズムの実装原理は、複数のK-Means実行（各実行をrunと呼びます）を行い、最も優れたクラスタリング結果を中心として返します。初期のクラスタ中心はランダムに設定されるか、KMean++アル ...
5月24日 17:57 投稿
Pythonによる非教師学習：K平均法（K-Means）の実装と可視化
K平均法（K-Means）の基本概念
K平均法は、教師なし学習における代表的な分割型クラスタリングアルゴリズムです。与えられたデータ集合をユーザーが指定した数（K個）のグループに分類し、各データポイントが自身に割り当てられたクラスタの重心（平均ベクトル）とユークリッド距離的に最も近くなるよう反復的に最適化を行います。この手法は「類似した特徴を共有するデー ...
5月21日 18:48 投稿