第10講 機械学習（3/3; 教師なし学習）
概要#
教科書 p.372（Lesson 13）第10講では、機械学習のうち 教師なし学習 について学びます。
\(k\)平均法と階層的クラスタリングによるクラスタリング、主成分分析による次元削減を scikit-learn で実装します。
scikit-learn は第09講でインストールしたものを使います。
小テスト2
この回の授業開始時に、2回目の小テスト（中間試験）を行います。
- 範囲: 第05講〜第09講（再帰関数による探索、クラス、機械学習）。第10講の内容（教師なし学習）は範囲に含みません。
- 形式: 文章の穴埋め（選択式）、プログラムの穴埋め、プログラムの作成。
- 時間: 9:10〜10:10（60分）。
- 持ち込み: 不可。
- 各講の「まとめ」ページと週次課題を見直しておいてください。
配布ファイル#
📥 lesson10.zip — 例題のプログラムと、週次課題の雛形、週次課題で使うファイルをまとめたものです。週次課題の雛形は assignments/ フォルダに、課題で指定したファイル名で入っています。
次元削減（Dimensionality Reduction）
データから基準を見つけ出し、データをいくつかのグループ（クラスタ）に分類します。