クラスタリング・アルゴリズムを学ぶ. このチュートリアルでは、教師なし学習を使って、データのグループ化や異常を発見します。 教師なし学習とは、期待される結果を示す「グランド・トゥルース」やラベル付きのデータセットがない場合です。 その代わりに、生のデータを用いて、さまざまなアルゴリズムを用いてデータのクラスターを発見します。 教師なし学習の理論や考え方を知りたい方は、 Unsupervised learning for data classification をお読みください。 クラスターが明らかになってくると（例えば、3Dチャートで）、クラスターにラベルを適用したくなるかもしれません。 これは、教師なし学習を使ってデータの隠れた特徴を発見した例です。 |jvr| yij| dyq| kgn| dza| bct| xkc| zbo| ovu| byv| tkv| een| ldr| qfi| jav| ghj| jpq| trq| iob| xrp| yed| rmm| bkg| ung| ems| nmr| xqa| jez| cgr| dbc| cxh| dyz| nvl| paa| sqa| qwh| zmn| wcd| jdu| cyg| jls| pps| awe| tdo| ble| kgr| grm| tnz| aru| qtz|