2.5
クラスタリング
まとめ
- このチャプターでは、クラスタリングの基本概念・代表手法・適用条件を体系的に学ぶ。
- 手法ごとの前提、ハイパーパラメータ、評価指標の違いを比較しながら理解する。
- 実装例を通じて、理論を実務データに適用する際の注意点を押さえる。
直感 #
クラスタリングは、アルゴリズム名を覚えるだけでなく『どんなデータにどの手法が効くか』を判断するための土台です。前提条件と評価の読み方を先に理解しておくと、モデル選択と改善の精度が大きく上がります。
詳細な解説 #
このチャプターで学べること #
- 代表的な手法の目的・前提・出力の違い
- 精度指標と誤差分析の見方
- 実装時に性能を左右する主要パラメータ
これが分かるとできること #
- 課題とデータ特性に応じて適切な手法を選択できる
- 結果を評価し、改善の優先順位を説明できる
- 再現可能な手順で実装・検証を進められる
学習の進め方 #
- まず概念と前提を確認する
- 次に数式と実装例で挙動を理解する
- 最後に評価指標で改善サイクルを回す