クラスタリングの概要

コースの所要時間: 110 分

目標:

• 機械学習アプリケーションでのクラスタリングのユースケースについて説明します。
• 分析に適した類似性測度を選択します。
• k 平均法アルゴリズムでデータをクラスタ化する。
• クラスタリング結果の品質を評価する。
• オートエンコーダを使用してクラスタリング分析の次元を削減する。

前提条件

このコースは、次の知識があることを前提としています。

• Introduction to Machine Learning Problem Framing または同等の資格
• Machine Learning Crash Course（数値データの操作、データセット、一般化、過剰適合など）または同等のコース。