発展的なクラスタリングの話題
多変量解析や機械学習の一手法として、与えられたデータから特徴を取り出して類似のデータたちをまとめるクラスタリングがあります。クラスタリングの入門的な解説でよく扱われる手法として、データが量的変数であるような場合のk-means法・Ward法があります。
本講座ではそこから一歩先に進んで、より発展的なクラスタリングの話題について触れていきます
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集団授業
クラスタリングの発展的な話題：機械学習の数理シリーズ
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講座概要
Overview
多変量解析や機械学習の一手法として、与えられたデータから特徴を取り出して類似のデータたちをまとめるクラスタリングがあります。クラスタリングの入門的な解説でよく扱われる手法として、データが量的変数であるような場合のk-means法・Ward法があります。本講座ではそこから一歩先に進んで、より発展的なクラスタリングの話題について触れていきます。今回は、
- 前半 : 量的変数とカテゴリ変数が混在するようなデータでのクラスタリング
- 後半 : 密度準拠型のクラスタリング
を紹介します。各手法を説明するにあたっては、Python言語によるコーディング例を与え、またアルゴリズムのアイディアを数学の言葉を使いながら説明することで、ある程度のイメージを掴んでもらうことを目標にします。
教科書
- 書籍
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
- 送付方法
デジタルデータ（jupyter）をメール添付にてお送りいたします
※ テキスト代は受講料に含まれています。
講義の目標
- カテゴリ変数が含まれるデータにおけるクラスタリングの注意点
- 量的変数とカテゴリ変数が混在するデータに対するクラスタリング
- 密度準拠型のクラスタリングのコーディングと仕組みの理解
前提とする知識
- k-means法・Ward法（弊社講座Pythonで学ぶ機械学習入門、続・初級統計学程度）
- 基本的なPC操作
カリキュラム
Curriculum
01前半 : 量的変数とカテゴリ変数が混在するようなデータでのクラスタリング
k-means法やWard法は、データが量的変数だけから出来ていることを想定しています。一方、カテゴリ変数が入った時には、データ点の間の距離の測り方をよく考えないと不自然に見えるという問題点があります。そこで、Gower距離と言うカテゴリ変数を含むデータにおけるデータ点の間の距離を紹介し、これを用いたクラスタリング（例えばk-prototype, Gower距離を用いた階層クラスタリング）を説明します。
02後半 : 階層クラスタリングの手法からHDBSCAN
クラスターを作るアイディアの一つに、散布図上のデータ点の密集しているところを一つのクラスターにまとめるというものが考えられます。これは密度準拠型クラスタリングと呼ばれているものです。この手法はk-means法やWard法とは異なったアイディアに基づいているため、k-means法やWard法ではうまくクラスタリングが出来なくても、密度準拠型クラスタリングならうまくクラスタリングできるという場合があります。今回は、密度準拠型クラスタリングの例としてDBSCANとHDBSCANを学んでいきます。
受講生の声
Voice
講座情報
Information
| 講座名 | クラスタリングの発展的な話題：機械学習の数理シリーズ |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
計2回の集中講義になります。 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
| 教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
| 受講料 | 全2回 税込34,500円 |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
| 準備物 | ・筆記用具 |
特記事項
・授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可）
・アーカイブ視聴のみの受講も可能です。お急ぎの方は、開講済みの講座のアーカイブ動画にてご受講いただけます。
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| 全2回 |
|---|
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過去の講義も購入できます。
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質問等は受け付けます。
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本講座は開講中の講座はございません。
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| 講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
|---|---|---|---|
| クラスタリングの発展的な話題：機械学習の数理シリーズ 2020年後期 |
全2回 | 内場 崇之 | 34,500円 |
年度別 講座情報
| 年度 | 講座情報 |
|---|---|
| ー | 本講座は2020年後期のみの開講です。 |
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