e ラーニングコース

image for course 機械学習によるクラスター分析

機械学習によるクラスター分析

クラスタリング手法を適用して、類似する特性に基づいてデータをグループ化します。データを可視化してクラスターを評価および解釈します。

コースモジュール

はじめに

コースの概要について説明します。

レッスン:

コース概要

コースの例

低次元可視化

より少ない次元でデータを可視化します。

レッスン:

低次元可視化の概要

低次元可視化における PCA の使用

クイックリファレンス

k-means クラスタリング

k-means クラスタリングを使用してデータをグループ化します。

レッスン:

k-means クラスタリングの概要

k-means クラスタリングの使用

クイックリファレンス

クラスター内の観測値の可視化

平行座標プロットを使用してクラスター内の観測値を可視化します。

レッスン:

クラスター内の観測値の可視化

平行座標の使用

クイックリファレンス

階層的クラスタリング

階層的クラスタリングを使用してデータをグループ化します。

レッスン:

階層的クラスタリングの概要

階層的クラスタリングの使用

クイックリファレンス

混合ガウスモデル

混合ガウスモデルを使用してデータをグループ化します。

レッスン:

混合ガウスモデルの概要

混合ガウスモデルの使用

クイックリファレンス

クラスター評価

シルエットプロットを使用してクラスターを評価します。

レッスン:

クラスター評価の概要

クラスターの評価

まとめ

次のステップを確認し、コースについてのフィードバックをお願いします。

レッスン:

その他のリソース

アンケート

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

MATLAB 入門

最短で MATLAB の基礎を学習します。