クラスタリング の用語ページの内容を、手を動かして定着させるためのチュートリアルです。手順どおりに進めると、定義を自分の言葉で説明できる状態まで到達できます。
「クラスタリング」が何を指すのか、最初の一文を自分の言葉で言い換えてみます。このグループは、互いに類似した特徴をもつデータポイントが集まって形成されます。— この一文を土台にすると外れません。
クラスタリングの主な目的は、クラスター内のデータポイント間の類似性を最大化し、異なるクラスター間の類似性を最小化することです。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
類似性の尺度は、データの種類や目的に応じて異なります。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
代表的なアルゴリズムとしては、k-means法、階層的クラスタリング、DBSCANなどがあります。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
プロンプト集の型を使って「クラスタリング」を誰かに説明する文章を書いてみます。最後に「まとめ」(ク…)と突き合わせて不足を補います。