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データ・クラスタリング - Wikipedia

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機械学習およびデータマイニング

問題分類クラスタリング回帰異常検知相関ルール（英語版）強化学習構造化予測（英語版）特徴量設計（英語版）表現学習（英語版）オンライン学習（英語版）半教師あり学習（英語版）教師なし学習ランキング学習（英語版）文法獲得（英語版）
教師あり学習（分類 • 回帰）決定木（英語版）アンサンブル（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰単純ベイズニューラルネットワークロジスティック回帰パーセプトロン関連ベクトルマシン (RVM)（英語版）サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（英語版）階層的（英語版） k平均法期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（英語版）平均値シフト（英語版）
次元削減因子分析 CCA ICA LDA（英語版） NMF（英語版） PCA t-SNE
構造化予測（英語版）グラフィカルモデルベイジアンネットワーク CRF HMM
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法
ニューラルネットワークオートエンコーダディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン（英語版） SOM CNN
強化学習 TD学習 Q学習 SARSA
理論偏りと分散のトレードオフ計算論的学習理論（英語版）経験損失最小化（英語版）オッカム学習（英語版） PAC学習統計的学習（英語版） VC理論（英語版）
学会・論文誌等 NIPS（英語版） ICML（英語版） ML（英語版） JMLR（英語版） ArXiv:cs.LG
全般統計学および機械学習の評価指標
Category:機械学習 Category:データマイニング
表話編歴

クラスタリング（英: clustering）、クラスタ解析（クラスタかいせき）、クラスター分析（クラスターぶんせき）は、データ解析手法（特に多変量解析手法）の一種。教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、そのアルゴリズム。

さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法としてウォード法、K平均法などがある。

脚注・出典

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位置	平均算術幾何調和中央値分位数順序統計量最頻値階級値
分散	範囲偏差偏差値標準偏差標準誤差変動係数決定係数相関係数自己相関共分散自己共分散分散共分散行列百分率統計的ばらつき
モーメント	分散歪度尖度

カテゴリデータ

推計統計学

仮説検定

パラメトリック	t検定ウェルチのt検定 F検定 Z検定二項検定ジャック–ベラ検定シャピロ–ウィルク検定分散分析共分散分析
ノンパラメトリック	ウィルコクソンの符号順位検定マン・ホイットニーのU検定カイ二乗検定イェイツのカイ二乗検定累積カイ二乗検定フィッシャーの正確確率検定尤度比検定 G検定アンダーソン–ダーリング検定コルモゴロフ–スミルノフ検定カイパー検定マンテル検定コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量
その他	帰無仮説対立仮説有意棄却

区間推定

モデル選択基準

その他

ベイズ統計学

確率	主観確率ベイズ確率事前確率事後確率最大事後確率
その他	ベイズ推定ベイズ因子

相関

相関係数	ピアソンの積率相関係数スピアマンの順位相関係数ケンドールの順位相関係数偏相関係数
その他	自己相関空間的自己相関相互相関交絡変数相関関係と因果関係擬似相関錯誤相関

モデル

回帰

線形	リッジ回帰ラッソ回帰エラスティックネット
非線形	k近傍法回帰木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクター回帰射影追跡回帰
時系列	自己回帰モデル自己回帰移動平均モデル ARCHモデル対移動平均比率法トレンド定常傾向推定共和分構造変化

分類

線形	線形判別分析ロジスティック回帰単純ベイズ分類器単純パーセプトロン線形サポートベクターマシン
二次	二次判別分析
非線形	k近傍法決定木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクターマシンベイジアンネットワーク隠れマルコフモデル
その他	二項分類多クラス分類第一種過誤と第二種過誤

教師なし学習

クラスタリング	k平均法（k-means++法） DBSCAN
密度推定（英語版）	カーネル密度推定（カーネル）
その他	主成分分析独立成分分析自己組織化写像

統計図表

生存時間分析

歴史

応用

出版物

全般

その他

カテゴリ

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関連項目

脚注・出典