![リバウンド力 シュート力
x1 5 1
x2 4 2
x3 1 5
x4 5 4
x5 5 5
非類似度行列
x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5
(ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16
(x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10
x3 32 18 0 16 16
+ x4 9 5 16 0 1
(x1[1] - x2[1])2 x5 16 10 16 1 0](https://image.slidesharecdn.com/letsgodeveloper201120110528-110527074727-phpapp01/85/Let-s-Go-Developer-2011-Clustering-11-320.jpg)
![リバウンド力 シュート力
x1 5 1
x2 4 2
x3 1 5
x4 5 4
x5 5 5
非類似度行列
x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5
(ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16
(x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10
x3 32 18 0 16 16
+ x4 9 5 16 0 1
(x1[1] - x2[1])2 x5 16 10 16 1 0](https://image.slidesharecdn.com/letsgodeveloper201120110528-110527074727-phpapp01/85/Let-s-Go-Developer-2011-Clustering-12-320.jpg)
![リバウンド力 シュート力
x1 5 1
x2 4 2
x3 1 5
x4 5 4
x5 5 5
非類似度行列
x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5
(ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16
(x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10
x3 32 18 0 16 16
+
(x1[1] - x2[1])2
x4
対称行列 0 1
9 5 16
x5 16 10 16 1 0](https://image.slidesharecdn.com/letsgodeveloper201120110528-110527074727-phpapp01/85/Let-s-Go-Developer-2011-Clustering-13-320.jpg)
![参考図書
● [1]データマイニングの基礎
ISBN-10: 4274203484
● [2]スラムダンク 19巻
ISBN-10: 4088716299
● [3]魁! 男塾 17巻
ISBN-10: 4088524977](https://image.slidesharecdn.com/letsgodeveloper201120110528-110527074727-phpapp01/85/Let-s-Go-Developer-2011-Clustering-28-320.jpg)
Let's Go Developer 2011 - Clustering
- 1. いちばん簡単な クラスタリング ~レッツゴーデベロッパー2011~ 真幡康徳 - @mahata
- 2. アジェンダ ● 自己紹介 ● クラスタリングとは ● にばんめに簡単な クラスタリング ● いちばん簡単な クラスタリング
- 3. 自己紹介
- 5. 今までの仕事 ● ブログサービス ● レコメンドエンジン ● ウェブ検索 ● ウェブ広告配信 ●etc...
- 6. クラスタリング とは
- 10. データセット例 リバウンド力 シュート力 桜木 花道 (x1) 5 1 魚住 純 (x2) 4 2 神 宗一郎 (x3) 1 5 河田 雅史 (x4) 5 4 仙道 彰 (x5) 5 5 ※ 実在の漫画・キャラクタとは一切関係ありません
- 11. リバウンド力 シュート力 x1 5 1 x2 4 2 x3 1 5 x4 5 4 x5 5 5 非類似度行列 x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5 (ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16 (x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 + x4 9 5 16 0 1 (x1[1] - x2[1])2 x5 16 10 16 1 0
- 12. リバウンド力 シュート力 x1 5 1 x2 4 2 x3 1 5 x4 5 4 x5 5 5 非類似度行列 x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5 (ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16 (x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 + x4 9 5 16 0 1 (x1[1] - x2[1])2 x5 16 10 16 1 0
- 13. リバウンド力 シュート力 x1 5 1 x2 4 2 x3 1 5 x4 5 4 x5 5 5 非類似度行列 x1とx2の非類似度 x1 x2 x3 x4 x5 (ユークリッド距離) x1 0 2 32 9 16 (x1[0] – x2[0])2 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 + (x1[1] - x2[1])2 x4 対称行列 0 1 9 5 16 x5 16 10 16 1 0
- 14. 非類似度行列 x1 x2 x3 x4 x5 x1 0 2 32 9 16 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 x4 9 5 16 0 1 x5 16 10 16 1 0
- 15. 非類似度行列 x1 x2 x3 x4 x5 x1 0 2 32 9 16 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 x4 9 5 16 0 1 x5 16 10 16 1 0 最小 => x4とx5を併合する(G6)
- 16. 非類似度行列 x1 x2 x3 x4 x5 x1 0 2 32 9 16 x2 2 0 18 5 10 x3 32 18 0 16 16 x4 9 5 16 0 1 x5 16 10 16 1 0 x1 x2 x3 G6 x1 0 2 32 9 x2 2 0 18 5 G6の要素はx4とx5の x3 32 18 0 16 平均を採用(群間平均法) G6 12 7 16 0
- 17. 非類似度行列 x1 x2 x3 G6 x1 0 2 32 9 最小 x2 2 0 18 5 x3 32 18 0 16 G6 12 7 16 0 => x1とx2を併合する(G7)
- 18. 繰り返す(略)
- 19. 樹状図 x1 x2 G8 x4 G7 G9 x5 G6 x3 クラスタリングの進行
- 20. にばんめに簡単な クラスタリング
- 21. いちばん簡単な クラスタリング
- 23. いちばん簡単な クラスタリング
- 24. まとめ
- 25. ● クラスタリングは怖くない
- 26. ● クラスタリングは怖くない ● ナイーブな実装は簡単
- 27. ● クラスタリングは怖くない ● ナイーブな実装は簡単 ● ツールを使えばもっと簡単
- 28. 参考図書 ● [1]データマイニングの基礎 ISBN-10: 4274203484 ● [2]スラムダンク 19巻 ISBN-10: 4088716299 ● [3]魁! 男塾 17巻 ISBN-10: 4088524977
- 29. おしまい