![[テーマ] 講義の構成
知識発⾒見のプロセス
プログラミング⾔言語 R
各講義のテーマ](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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- 1. データマイニングとは データマイニング ( Data Mining ) とは データから有⽤用な情報を抽出する 技術のことをいう。 今回は、講義の導⼊入として、 データから知識を取り出すプロセスや 講義全体の概要について説明する。
- 14. R とは ・統計計算やデータ解析のためのソフトウェア ・Windows や Mac など様々なOSで動作する
- 15. R とは ・統計計算やデータ解析のためのソフトウェア ・Windows や Mac など様々なOSで動作する ・オープンソースで、かつ無料で利⽤用できる ・ソフトウェアの動作の仕組みを記述したソースが公開 ・著作権を残しつつ、⾃自由に改良、再配布が可能（GPL) ・動作については無保証（⾃自⼰己責任） ・書籍やWebサイトが充実している
- 16. R とは ・統計計算やデータ解析のためのソフトウェア ・Windows や Mac など様々なOSで動作する ・グラフ作成などの視覚化機能を有する ・オープンソースで、かつ無料で利⽤用できる
- 17. R とは ・統計計算やデータ解析のためのソフトウェア ・Windows や Mac など様々なOSで動作する ・グラフ作成などの視覚化機能を有する ・様々なデータ解析⽤用のパッケージを無償で利⽤用できる ・オープンソースで、かつ無料で利⽤用できる
- 18. R とは ・統計計算やデータ解析のためのソフトウェア ・Windows や Mac など様々なOSで動作する ・グラフ作成などの視覚化機能を有する ・様々なデータ解析⽤用のパッケージを無償で利⽤用できる ・多くの⼈人に利⽤用され、現在も開発が続いている ・オープンソースで、かつ無料で利⽤用できる
- 20. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ
- 24. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ
- 26. 回帰分析 （線形）回帰分析とは、ある変数（⽬目的変数） をいくつかの変数（説明変数）の（線形）結合 で表現する⼿手法である。 説明変数が⼀一つの時を単回帰分析 説明変数が複数ある時を重回帰分析という。
- 29. クラスター分析 [ ন ন ܝ ܝ ࡢ ࡢ ࡩڀ ࡩڀ ओࡩ ओࡩ ܊ఛ࣪ ܊ఛ࣪ ધ ધ ৻ӯ ৻ӯ ઐ ઐ ௪ຂ ௪ຂ ࣣฐ ࣣฐ ࡉ๕ڀ ࡉ๕ڀ ֮ ֮ ओׄ ओׄ ৻ӯ ৻ӯ ઐ ઐ ௪ຂ ௪ຂ ࣣฐ ࣣฐ ࡉ๕ڀ ࡉ๕ڀ ֮ ֮ ओׄ ओׄ ন ন ܊ఛ࣪ ܊ఛ࣪ ધ ધ ܝ ܝ ओࡩ ओࡩ ࡢ ࡢ ࡩڀ ࡩڀ ࡥऐ ࡥऐ +HLJKW +HLJKW
- 30. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ
- 32. 決定⽊木 R number, age, sex, trial, score 1, Under40, Man, New, Under70 2, Under40, Woman, New, Under70 3, Over40, Woman, Retry, Under70 4, Over40, Man, New, Over70 5, Over40, Woman, New, Over70 6, Under40, Man, New, Over70 7, Under40, Woman, New, Under70 8, Under40, Man, New, Over70 9, Under40, Woman, Retry, Under70 10, Under40, Man, New, Over70 . . . (Τђࣈຊ)
- 34. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ
- 38. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ
- 40. 各回のテーマ 第2回 Rによる基本統計量の計算 第3回 線形代数の基本 第4回 データの視覚化 第 9回 アソシエーション分析 第5回 主成分分析 第6回 回帰分析 第7回 多次元尺度法 第8回 クラスター分析 第10回 決定⽊木 第11回 ニューラルネットワーク 第12回 バックプロパゲーション 第13回 ⾃自⼰己組織化マップ 第14回 テキストマイニング 第15回 まとめ