k-means法（k平均法）とは？アルゴリズムの仕組みと弱点を図解でわかりやすく解説
手元に1万件の顧客データがあるとします。正解ラベルは付いていません。それでも「似...
クラスタリング
DBSCAN密度ベースクラスタリングの理論と実装
都市の地図を見て「繁華街」を見つけるとき、私たちは建物が密集している地域を自然に...
次元削減の全体像 — PCA・t-SNE・UMAPの使い分け
100次元のデータを人間が理解するにはどうすればよいでしょうか。100個の散布図...
【ベイズ推論】MCMCでガウス混合モデルの推論とクラスタリングを行う
ガウス混合分布(Gaussian Mixture Distribution)は、...
ガウス混合モデル(GMM)とEM法によるクラスタリング 完全ガイド
ある衛星画像から「都市」「森林」「水面」の3種類の領域を分けたい——ラベル付きの...
t-SNEの理論と使い方を解説して高次元データを可視化する
t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor ...
混合ベルヌーイ分布とEMアルゴリズムでMNISTのクラスタリング
PRMLの第9章に、EMアルゴリズムの適応対象として、混合ベルヌーイ分布(Ber...
混合ガウスモデルとEMアルゴリズムを理解して実装する
EMアルゴリズム(Expectation-Maximization algori...