k-means法とは何か k-means法は、まずデータを適当なクラスタに分けた後、クラスタの平均を用いてうまい具合にデータがわかれるように調整させていくアルゴリズムです。任意の指定のk個のクラスタを作成するアルゴリズムであることから、k-means法(k点平均法と呼ばれています。) k-means法...
k-means法の問題点の一つは、クラスタの個数kを指定しなければならないことだ。 クラスタリングは探索的 (exploratory) なデータ解析手法であって,分割は必ず何らかの主観や視点に基づいているということです.よって,クラスタリングした結果は,データの要約などの知見を得るために用い,客...
The proposed method is applied to actual CT images, and the experimental results are shown.%本報告では,判別フィルタとk-means法を用いて胸部X線CT画像から肺結節を検出する手法を提案する.まず,各画素に球と球殻状の関心領域を設定し,画素値のクラス間分散を求め,初期候補領域を抽出する.次に,...
K-means法の練習 はじめに 距離学習の勉強を始め、Scikit-learnを利用し、K-means法をかじってみました。 データ探索(EDA) Irisのデータセットをロードします。 fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_data=load_iris() Iris_dataの詳細です。