データ・クラスタリング

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機械学習およびデータマイニング
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問題分類クラスタリング回帰異常検知相関ルール（English版）強化学習構造化予測（English版）特徴量設計（English版）表現学習（English版）オンライン学習（English版）半教師あり学習（English版）教師なし学習ランキング学習（English版）文法獲得（English版）
教師あり学習（分類 • 回帰）決定木（English版）アンサンブル（English版）（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰単純ベイズニューラルネットワークロジスティック回帰パーセプトロン関連ベクトルマシン (RVM)（English版）サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（English版）階層的（English版） k平均法期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（English版）平均値シフト（English版）
次元削減（English版）因子分析 CCA ICA LDA（English版） NMF（English版） PCA t-SNE（English版）
構造化予測（English版）グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク、 CRF、HMM）
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法（English版）
ニューラルネットワークオートエンコーダディープラーニング多層パーセプトロン RNN（English版）制約ボルツマンマシン（English版） SOM 畳み込みニューラルネットワーク
強化学習 Q学習 SARSA（English版）時間差分 (TD)（English版）
理論バイアスと分散のトレードオフ（English版）計算論的学習理論（English版）経験損失最小化（English版）オッカム学習（English版） PAC学習（English版）統計的学習（English版） VC理論（English版）
議論の場 NIPS（English版） ICML（English版） ML（English版） JMLR（English版） ArXiv:cs.LG
表・話・[ 編]・[ 歴]

クラスタリング (英: clustering)、クラスタ解析（クラスタかいせき）、クラスター分析（クラスターぶんせき）は、データ解析手法（特に多変量解析手法）の一種。教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、そのアルゴリズム。

さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法としてウォード法、K平均法などがある。

関連項目

多変量解析
データマイニング
自己組織化写像
ウォード法
K平均法: 非階層型クラスタリング手法の1つ
階層型クラスタリング
VIF（English版） : クラスタが独立であるかどうかを判定する尺度
分類 (統計学)

脚注・出典

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