内容紹介
Rでプログラミングしながらクラスタの手法を学べる!!
R(統計計算などに使われるフリーソフト)を使ったクラスタリング手法を解説する。クラスタリングとは検索結果の文脈やキーワードにより、類似性を持つ一つのまとまり(クラスタ)にまとめ、自動的に分類する技術。本書ではクラスタリング手法を R で実行して見せる。またその中で、Rの利用方法や、Rによるプログラミングを同時に学ぶことができる。
このような方におすすめ
クラスタリングの手法を学びたい人
クラスタリングを実際に試したい人
R のプログラミングを学びたい人
目次
主要目次
第1章 R の準備
第2章 クラスタリング入門
第3章 クラスタリングの準備
第4章 階層的手法
第5章 k-means
第6章 混合分布モデル
第7章 スペクトルクラスタリング
第8章 次元縮約
第9章 ファジィクラスタリング
詳細目次
はじめに
第1章 R の準備
1.1 R のインストール
1.2 R の基本操作
1.2.1 R の起動と終了
1.2.2 R の関数
1.2.3 ベクトルの演算
1.2.4 行列の演算
1.2.5 ファイル入出力
1.2.6 統計関係の関数
1.2.7 パッケージ
1.3 R プログラミングの基礎
1.3.1 条件分岐と繰り返し
1.3.2 繰り返しの制御
1.3.3 関数の書き方
1.3.4 任意の引数とデフォルトの値
1.3.5 ファイルのロード
1.3.6 バッチ処理
第2章 クラスタリング入門
2.1 クラスタリングとは
2.2 クラスタリング手法の概要
2.3 クラスタリング結果の評価
2.3.1 クロス表
2.3.2 エントロピー(entropy)
2.3.3 純度(purity)
2.3.4 F 尺度(F-measure)
2.3.5 精度(accuracy)
2.4 R のプログラミングメモ
2.4.1 関数 apply( )
2.4.2 関数 rowSums( ) と colSums( )
2.4.3 無名関数
第3章 クラスタリングの準備
3.1 データのベクトル化
3.2 データ間の(非)類似度
3.3 本書で扱うデータセット
3.4 スパース行列の扱い
3.5 R のプログラミングメモ
3.5.1 対角行列
3.5.2 ワンズベクトル
第4章 階層的手法
4.1 アルゴリズムと数値例
4.2 デンドログラム
4.3 R による解析
4.4 R のプログラミングメモ
4.4.1 転置行列
4.4.2 関数 as. ~( )
第5章 k-means
5.1 アルゴリズム
5.2 数値例
5.3 R による解析
5.4 R のプログラミングメモ
5.4.1 関数 sample( )
5.4.2 関数 duplicated( )
5.4.3 並行して処理できる繰り返し
第6章 混合分布モデル
6.1 確率モデルによるクラスタリング
6.2 EM アルゴリズム
6.3 数値例
6.4 R による解析
6.5 R のプログラミングメモ
6.5.1 関数 which.max( ) と which.min( )
6.5.2 ベクトルのインデックスの取り出し
6.5.3 グラフの作成
第7章 スペクトラルクラスタリング
7.1 グラフ分割としてのクラスタリング
7.1.1 Mcut
7.1.2 Ncut
7.2 数値例
7.3 R による解析
7.4 R のプログラミングメ
7.4.1 関数 order( )
7.4.2 行列の一部は行列
7.4.3 関数 eigen( )
第8章 次元縮約
8.1 高次元データから低次元データへ
8.1.1 特異値分解
8.1.2 LSI
8.1.3 pLSI
8.1.4 NMF
8.2 数値例
8.2.1 特異値分解
8.2.2 pLSI
8.2.3 NMF
8.3 R による解析
8.3.1 特異値分解
8.3.2 pLSI
8.3.3 NMF
8.4 R のプログラミングメモ
8.4.1 複数の返り値
8.4.2 3 次元配列
8.4.3 関数 paste( )
第9章 ファジィクラスタリング
9.1 アルゴリズム
9.2 数値例
9.3 R による解析
9.4 R のプログラミングメモ
9.4.1 デバッグ
9.4.2 ソースの確認
9.4.3 関数 help( )
付録 式の証明
A.1 式(6.4)の証明
A.2 式(6.5)の証明
A.3 式(7.4)の証明
A.4 式(7.5)の証明
A.5 式(7.6)の証明
A.6 式(7.7)の証明
A.7 式(8.5)について
A.8 式(8.11)の証明
A.9 式(8.12)の証明
A.10 式(8.13)について
A.11 式(8.14)について
参考文献
索 引
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