クラスタリングの概要

コースの所要時間の目安: 110 分

目標:

• ML アプリケーションでのクラスタリングのユースケースについて説明する。
• 分析に適した類似度の尺度を選択する。
• K 平均法アルゴリズムによるクラスタデータのクラスタ。
• クラスタリング結果の品質を評価する。
• オートエンコーダを使用してクラスタリング分析の次元を削減します。

前提条件

このコースは、次の知識があることを前提としています。

• Introduction to Machine Learning Problem Framing または同等のトレーニング
• 機械学習集中講座（以下を含む） 数値データの操作 データセット、一般化、過学習を または同等のリソースです。