KMeansによるクラスタリング
演習とアルゴリズム解説で実装方法を学べる

料金:全8パートを含む全体が30000円
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Kmeansによるクラスタリング

クラスタリングとは,分類対象のデータをデータの特徴に応じて分割することで、統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析とも呼ばれ,データ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています。本講義では、クラスタリングを行うためによく用いられるアルゴリズム「KMeans」を、データサイエンティストがマーケティング部門から解析を依頼される、というリアルなストーリーで学んでいきます。Google Colaboratoryを使った演習で、csvデータをアップロードしたりグラフを描画したり実際に手を動かして実装方法を身につけることができます。

チャプター構成

0. はじめに
1. KMeansを使用する目的
2. ストーリーイントロダクション
3. Google ColaboratoyでCSVファイルをロードする
4. データを正規化する
5. KMeansを実施
6. KMeansの結果を保存
7. 正規化しなかった場合を確認
8. エピローグ
9. KMeansのアルゴリズム解説

動画時間 約37分