クラスタリング・次元削減

61 の手法がこの系統にあります。

注目

アクティブラーニング相関ルールActive learning association rules combines the iterative query-and-label loop of active learning with association rule mining, allowing a human expert to guide the discovery proces アクティブラーニング自己符号化器異常検知Active Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error ins アクティブラーニングアイソレーションフォレストActive Learning Isolation Forest combines the unsupervised anomaly-scoring power of Isolation Forest with an iterative query strategy that asks a human expert to label the most inf アフィニティ伝播クラスタリングAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messag AprioriアルゴリズムThe Apriori algorithm, introduced by Agrawal and Srikant in 1994, is the foundational method for discovering frequent itemsets and association rules in transactional databases. It 関連ルールマイニング（Apriori）Association Rule Mining is an unsupervised data-mining technique that discovers co-occurrence patterns among items in transactional datasets. Formally introduced by Agrawal, Imieli

学びの道筋

このトピックで最も多く参照される基礎的な手法を、発展してきた順に並べました — はじめての方はここから読み始めてください。

階層的クラスタリング1963Ward, J. H. による
K-means クラスタリング1967 (formalized 1982)MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P. による
K平均法クラスタリング1967MacQueen, J. による
DBSCAN1996Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X. による
One-Class SVM1999–2001Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C. による
主成分分析2002Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins) による
オートエンコーダ異常検知2006–2014Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s による
アイソレーションフォレスト2008Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H. による

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アクティブラーニング相関ルールアクティブラーニング自己符号化器異常検知アクティブラーニングアイソレーションフォレストアフィニティ伝播クラスタリング Aprioriアルゴリズム関連ルールマイニング（Apriori）アソシエーションルールオートエンコーダ異常検知 BIRCH DBSCAN ECLAT による頻出アイテムセットマイニングアンサンブルAprioriアルゴリズムアンサンブル関連規則アンサンブル・オートエンコーダ異常検知 Ensemble HDBSCAN アンサンブル・アイソレーション・フォレストアンサンブルK-means ファジィC平均クラスタリング (FCM)ガウス混合モデル HDBSCAN 階層的クラスタリングアイソレーションフォレスト K-means クラスタリング K平均法クラスタリングカーネル主成分分析局所外れ値因子 (LOF)Locally Linear Embedding (LLE)（局所線形埋め込み）Mean Shift One-Class SVM オンライン相関ルールマイニングオンラインオートエンコーダ異常検知オンラインDBSCAN オンラインHDBSCAN オンラインアイソレーションフォレストオンラインK-means 光学主成分分析主成分回帰 (PCR)ランダム射影正則化ガウス混合モデル正則化 k-means クラスタリングロバストオートエンコーダー異常検知 Robust HDBSCAN 堅牢なアイソレーションフォレストロバストk平均法自己組織化マップ（Kohonen Map）自己教師ありオートエンコーダー異常検知 Self-supervised DBSCAN 自己教師あり混合ガウスモデル Self-supervised Isolation Forest 自己教師ありK-means 半教師ありAprioriアルゴリズム半教師あり連想規則半教師ありオートエンコーダ異常検知半教師あり DBSCAN 半教師ありHDBSCAN Semi-supervised Isolation Forest 半教師あり K-means スペクトラルクラスタリング t-SNE UMAP