クラスタリング

2021年度後期

クラスタリング

場所

数理・データサイエンス教育研究センターMDSプラットフォーム(オンライン教材)

演習の目的と評価方法

クラスタリングでは,統計科学における分類方法についてオンデマンド形式で講義・演習形式で学ぶ.具体的には,データマイニングの基礎的な概念を理解し,演習を通して,Pythonを用いることにより,データ分析ができるようになることを到達目標とする.回帰分析,クラスタリング手法,単純ベイズ手法,サポートベクトルマシンなどの基礎的な理論を講義で解説するとともに,Pythonを用いてデータ分析に関する演習を行う.本教材を受講するにあたって,事前に,確率統計,多変量データ解析,情報理工学実験,情報理工学演習,プログラミング言語の知識があるとより理解が深まるが,データマイニングの知識は特に必要としない.

シラバス

演習回 公開日 テーマ 内容
第1回 11月19日(金)
(90分)
クラスタリングとは,回帰分析 クラスタリングの定義,意義,種類について理解する.また,回帰分析について理解する.
第2回 11月26日(金)
(90分)
階層型クラスタリング 階層型クラスタリングについて理解する.
第3回 12月 3日(金)
(90分)
非階層型クラスタリング 非階層型クラスタリングについて理解する.
第4回 12月10日(金)
(90分)
単純ベイズ法による分類 単純ベイズ法による分類について理解する.
第5回 12月17日(金)
(90分)
サポートベクトルマシンによる分類,まとめ サポートベクトルマシンによる分類について理解する.総括を行う.