データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントなどをご紹介！
教師なし学習は、データについて詳しく調べたいけれども、その結果何が 分かるのか具体的な目標が定まっていない場合や、データに含まれている情報が はっきりしない場合に役立ちます。 資料では、教師なし学習で用いるハードクラスタリングとソフトクラスタリングの アルゴリズムについて詳しく解説いたします。 また、データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントや、 データセット内の特長量の数を減らしてモデルの性能を改善する方法をご紹介します。 【掲載内容】 ■どんな時に教師なし学習を検討するべきか ■教師なし学習手法 ■一般的なハードクラスタリングアルゴリズム ■一般的なソフトクラスタリングアルゴリズム ■次元削減によるモデルの改善 ■一般的な次元削減手法 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
この製品へのお問い合わせ
基本情報
【その他の掲載内容】 ■主成分分析（PCA）の利用 ■因子分析の利用 ■非負値行列因子分解の利用 ■次のステップ ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
価格帯
納期
用途／実績例
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
カタログ（1）
カタログをまとめてダウンロード
企業情報
MathWorks は、エンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアの リーディングカンパニーです。 世界中のエンジニアや科学者が、発見、革新、開発を加速させるための ツールとしてMathWorksの製品を活用しています。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。