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はじパタLT3
- 7. パターン認識
第3章 階層的クラスタリング
第2章 k-平均法
第1章 判別能力の評価
第4章 混合正規分布モデル
第5章 判別分析
第6章 ロジスティック回帰
第7章 密度推定
第8章 k-近傍法
第9章 学習ベクトル量子化
第10章 決定木
第11章 サポートベクターマシン
第12章 正規化とパス追跡
アルゴリズム
第13章 ミニマックス確率マシン
第14章 集団学習
第15章 2値判別から多値判別へ
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第11章 サポートベクターマシン
第12章 正規化とパス追跡
アルゴリズム
第13章 ミニマックス確率マシン
第14章 集団学習
第15章 2値判別から多値判別へ
- 49. • データ間の距離を計算にはdist関数を用います.
• methodオプションで, どの距離を使用するか選択で
きます.
• デフォルトではユークリッド距離が選択されています.
Rでの実装例
- euclidean : ユークリッド距離
- maximum : 最大距離
- manhatttan : マンハッタン距離
- canberra : キャンベラ距離
- binary : バイナリ距離
- minkowski : ミンコフスキー距離
- 50. • データ間の距離を計算にはdist関数を用います.
• methodオプションで, どの距離を使用するか選択で
きます.
• デフォルトではユークリッド距離が選択されています.
Rでの実装例
- euclidean : ユークリッド距離
- maximum : 最大距離
- manhatttan : マンハッタン距離
- canberra : キャンベラ距離
- binary : バイナリ距離
- minkowski : ミンコフスキー距離
- 54. • クラスタ間の距離を計算にはhclust関数を用います.
• methodオプションで, どの距離を使用するか選択で
きます.
• デフォルトでは最長距離法が選択されています.
Rでの実装例
- ward : ウォード法
- single : 最短距離法
- complete : 最長距離法
- average : 群平均法
- mcquitty : McQuitty法
- median : メディアン法
- centroid : 重心法
- 55. • クラスタ間の距離を計算にはhclust関数を用います.
• methodオプションで, どの距離を使用するか選択で
きます.
• デフォルトでは最長距離法が選択されています.
Rでの実装例
- ward : ウォード法
- single : 最短距離法
- complete : 最長距離法
- average : 群平均法
- mcquitty : McQuitty法
- median : メディアン法
- centroid : 重心法