2 つのコラボでは、コースで教えたコンセプトを説明しています。このコースの 2 回目と 3 回目のコラボの一部はすでに完了しています。
手動類似性を使用したクラスタリング
コースの初めに、この Colab の最初の 3 つのセクションで、手動類似度メジャーを設計しました。次に、セクション 4 と 5 でクラスタリングのワークフローを完了します。データセットの類似性メジャーをカスタマイズしたことで、有意義なクラスタが表示されます。
次のことを行います。
- 手動類似性メジャーで K 平均法を使用するクラスタ。
- 品質指標を生成します。
- 結果を解釈します。
| Colab |
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| 手動類似度メジャーによるクラスタリング |
教師あり類似性を使用したクラスタリング
手動で類似度を測定したときにクラスタリングの結果を確認しました。ここでは、教師ありの類似性メジャーを使用して結果を比較します。この Codelab の最初の 3 つのセクションでは、教師あり類似性メジャーをすでに設計しました。次に、セクション 4 と 5 を実行します。
次のことを行います。
- 教師あり類似性メジャーで K 平均法を使用するクラスタ。
- 品質指標を生成します。
- 結果を解釈します。
| Colab |
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| 教師あり類似度メジャーによるクラスタリング |