Unsupervised

k-means（k平均法）は、データを「k個のクラスタ」に分け、各クラスタの中心（重心）に最も近い点同士を集める教師なし学習の手法である。 目的は「クラスタ内のばらつきを最小化し、クラスタ間の分離を良くする」こと。分類器ではなく、分割・要約のための手法。 ...

PCA（主成分分析）は、多次元データの「ばらつき（分散）が大きい方向」を見つけ、座標軸をその方向へ回転させてから、重要な軸だけ残す方法である。 目的は「情報量（分散）をできるだけ保ったまま、次元を減らす」こと。PCAは予測や分類のモデルではなく、前処理として使われる。 ...