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。

教師なし学習, クラスタリング（k平均法、階層的クラスタリング）, 次元削減

特徴量の尺度とクラスタリング、ワインのクラスタリング（任意）

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。

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。

機械学習の手法の一つである教師なし学習について学びます。