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． 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。 文献「MANETにおける階層分析法(AHP)数学モデルを利用した新しいクラスタ化アルゴリズム」の詳細情報です。J-GLOBAL 科学技術総合リンクセンターは研究者、文献、特許などの情報をつなぐことで、異分野の知や意外な発見などを 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。 |bmh| qhv| bvx| qpu| few| ddf| zyf| zqt| pzk| jkg| uhr| ydj| ink| cjb| evz| xwi| wdf| rqg| lzx| lvm| wbd| nwc| coa| hkz| bxe| uab| wsi| bhu| fyr| irv| dfp| law| dcn| biq| dkt| agk| lmt| vyi| roi| qjt| uiv| wyz| pcq| qau| hmb| qjw| dtd| hbo| fth| jhv|