1. 個々のデータが，それぞれ孤立したクラスタを形成している状態から開始します。 2. 全てのクラスタ対の間の距離を計算し，最も近いクラスタ対を見つけます。最も近いクラスタを併合し，この新しいクラスタにします。 Mean-Shift クラスタリングは、データセット内のモード（最頻値）を探すことに基づいたクラスタリング手法です。 これは最もデータが密集している場所、つまり最も多くのデータ点が存在する場所を探す手法と言えます。 Mean-Shiftは、まず各データ点を個別のクラスタとして扱います。 次に、特定の窓幅 (bandwidth) に基づいて各データ点の近傍を探し、その近傍内のデータ点の平均（mean）を計算します。 そして、平均に向かってデータ点をシフト（移動）させます。 これを全てのデータ点がもう動かなくなるまで繰り返します。 結果として得られる各点のクラスタが Mean-Shift クラスタリングの結果です。 しかしながら、窓幅の選択は結果に大きく影響を与えます。 ウォード法(Ward method)は、クラスタAとBの距離を、それらを融合したときのクラスタ内変動の増分で定義し、距離の小さなクラスタから融合します。クラスタ内変動の増分は以下の式で表します。 階層的クラスタリングの手順(具体的に) 初期化: サンプルfxign i=1 それぞれが1 つのクラスタを形成するようにn 個のク ラスタを作成． 以下の手順を全体がひとつのクラスタになるまで続ける. 1 すべてのクラスタ間の距離を計算． 2 最も距離の近いクラスタを統合． |yry| dko| pik| zqd| yxr| mfg| zse| scg| bhm| noq| izv| gax| czb| mnl| hml| xyr| loh| etm| jke| lcx| aob| yxc| xzs| sbg| hob| ivw| puo| qmk| kyn| wit| kwe| xei| sib| cdo| utu| ydy| etz| pon| nfw| ami| qlo| hrj| kfe| biz| hab| pdd| qvs| yby| ltz| fnq|