最終更新日 2012年9月29日
教師なし分類とは、学習する識別情報なしに分類する方法です。代表的なものは次の手法です
| EM（期待値最大）アルゴリズムによる分類 |
| K-MEANS法（Ｋ平均法）による分類 |
| 樹形図による分類 |
(1) EMアルゴリズムによる時系列の期間の分類
説明
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時系列には平穏期と変動期の分布が混在しているとして
EM（期待値最大）アルゴリズムで２つの期間に分けます。 |
分析対象の時系列
平穏期の確率が初めは1.0で60日経つと確率が0.0になり変動期になることを示しています
(2) K-MEANS法での種別の分類
説明
| ＫＭＥＡＮＳ法で菖蒲の花弁の長さ(SepalL)、花弁の幅(SepalW)、ガク片の長(PetalL)で ３種類に区分します。 |
３種類に区分した結果
