最終更新日 2012年9月29日
教師なし分類とは、学習する識別情報なしに分類する方法です。代表的なものは次の手法です
| EM（期待値最大）アルゴリズムによる分類 |
| K-MEANS法（Ｋ平均法）による分類 |
| 樹形図による分類 |
(1) EMアルゴリズムによる混合分布の分解
説明
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米国のイエローストーンの間欠泉は定期的に50m程の熱水を上げます。 噴水が無い時間(span1)と噴水中の時間(span2)は２峰の混合分布と見なせます。 各点が何れの峰に属するかの確率をEMで解きます。 |
EMの実行図
各点が峰1に属する確率によって色分けしています
(2) K-MEANS法での種別の分類
説明
| ＫＭＥＡＮＳ法で菖蒲の花弁の長さ(SepalL)、花弁の幅(SepalW)、ガク片の長(PetalL)で ３種類に区分します。 |
３種類に区分した結果
