多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータマイニング実演習

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多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。教師なし学習は、個々のデータの相互関係に基づき、クラスタリングや次元削減を行い、意味のある変数を見つけ出す技術であることから、知識発見の技術、あるいはデータマイニングと呼ばれることもあります。  本セミナーは、多変量解析のうち、教師なし学習であるクラスタリング、時限削減、協調フィルタリングなどの教師なし学習に分類される技術について解説する。

  1. 多変量解析とは何か
  2. 多変量解析の種類
    • 多変量解析と機械学習との違い
  3. データマイニングとデータモデリング
  4. クラスタリング
    1. k平均法
      1. k平均法の原理
      2. k平均法の応用
      3. k平均法の実装
    2. 階層的クラスタリング
      1. 階層的クラスタリングの原理
      2. 階層的クラスタリングの応用
      3. 階層的クラスタリングの実装
  5. 次元削減
    1. 主成分分析
      1. 主成分分析法の原理
      2. 主成分分析の応用
      3. 主成分分析の実装
    2. 潜在意味分析
    3. 独立成分分析
  6. 因子分析
    1. 因子分析の原理
    2. 因子分析の応用
    3. 因子分析の実装
  7. 協調フィルタリング
    1. 協調フィルタリングの原理
    2. 協調フィルタリングの応用
    3. 協調フィルタリングの実装
  8. まとめと最新の動向

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