2019-04-04 クラスタリングまとめ python pythonではじめる機械学習 (60m) 05:00~06:00 画像はうつった タブ下げができてない Kmeans:クラスタセンタを用いて特徴を表現できる。クラスタセンタによる成分分解手法としても（凝集型と合わせてクラスタ数指定分類） DBSCAN:ノイズ検出可能、クラスタ数も自動、ただし平均的な分類は望めない ＃意味不明だけどぶち込んでる [mask] subplot_kw={"xticks":(),"yticks":()} for Ｘ in (--): Ａ=Ｂ==Ｃ
2019-04-03 DBSCAN 顔画像 python pythonではじめる機械学習 (60m) 05:00~06:00 「pythonではじめる機械学習」 クラスタリング：固有数字ではなく区別である。裏：表が一緒であれば0：1も一緒 PCA:大きな特徴量をＸ軸へ回転（whiten:scalerをかけるか） シルエット係数：よくわからん。コンパクトさを計算する。 最後画像がうつらん。謎
2019-04-01 勉強 python pythonではじめる機械学習 （60分）22：00～23：00 「pythonではじめる機械学習」 （3章教師なし学習と前処理） Kmeans : クラスタ指定 距離 AgglomerativeClustering ：凝集型クラスタリング クラスタ数指定 DBSCAN ： eps(距離？) min_sample(最小個数)指定。epsにmin_sampleがあればコアサンプル。あとは繰り返し。当てはまらなければノイズ ARI(adjusted_rand_index) ：調整ランド指数。クラスタリング指標指数。accuracy_scoreでは違う結果になる。 A=[1,0,0,1,1] B=[0,0,1,0,1] ＡとＢは同じクラスタ？わからん。
