前回はセグメンテーション分析の理論編として、セグメンテーション分析とK-MeansとCanopyクラスタリングについて解説しました。今回は、実践編として、K-MeansとCanopyクラスタリングによるセグメンテーション分析をMahoutを用いて実際に行います。

そこでコンピュータを用いてクラスタリングをする方法として、「k-means法」というものが知られています。 k-means法は、次のようなアルゴリズム ...

k-means法によって、どのようにクラスタリングが行われるのかを見てみましょう。 図6は人工のデータセットに対して、k-means法を適用し、各データ点を3つのクラスタに分類したものです。

Common clustering techniques include k-means, Gaussian mixture model, density-based and spectral. This article explains how to implement one version of k-means clustering from scratch using the C# ...

The Trimmed K-Means algorithm improves the accuracy of clustering by removing outliers from the dataset, making the differentiation of user groups more The Trimmed K-Means algorithm improves the ...