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よく分かる多変量データ解析入門W
クラスター分析・因子分析
1日コース
内容:
(1) 類似度分析の対象となるデータ
(2) 類似度・非類似度の定義
(3) 類似度・非類似度の適用例
(4) 階層的クラスタリング基本アルゴリズム
(5) 階層的クラスタリングの手法の導出と特徴
(6) 階層的クラスタリングの妥当性の評価
(7) 非階層的クラスタリング:k-平均法
(8) クラスターの妥当性の基準
(9) ファジィについて
(10) ファジィクラスタリング
(11) ファジィc-平均法
(12) ファジィクラスタリングの妥当性
(13) 多変量正規混合モデルによるクラスタリング
(14) 数値計算例 
(15) クラスタリングEMアルゴリズム
(16) 混合分布の個数について

学習支援のため、講義のパワーポイントと関連資料をUSBを通して提供しています。当日パソコンを持参しない方はUSBをご持参下さい。
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