Rで学ぶクラスタ解析
| 日時 | 内容 | スライドのファイル | 補足資料など | 発表者 |
| 4月8日 | R の紹介 | r-shinnou-0408.pdf | 宿題の解答 r-shinnou-0408-ans.pdf |
新納 |
| 第１章 R の準備 （省略、各自読んで実行すること）） |
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| 4月15日 | 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 |
r-tanaka-0415.pdf | 田中 | |
| 4月22日 | 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 |
r-motegi-0422.pdf | 茂木 | |
| 5月13日 | 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 |
r-suzuki-0512.pdf | 鈴木 | |
| 5月20日 | 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 |
r-toyokawa-0520.pdf | 豊川 | |
| 6月17日 | 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 |
r-tanaka-0617.pdf | 田中 | |
| 6月24日 | 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 7.2 数値例 7.3 R による解析 |
r-motegi-0624.pdf | 茂木 | |
| 7月1日 | 第８章 次元縮約 pLSI について |
r-suzuki-0701.pdf | 鈴木 | |
| 7月8日 | 第８章 次元縮約 NMF について |
r-toyokawa-0708.pdf | 豊川 | |
| 7月15日 | 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 |
r-tanaka-0715.pdf | 田中 |