記事「ニューラルネットワークが簡単に（第15部）：MQL5によるデータクラスタリング」についてのディスカッション

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クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。

訓練の結果、損失関数のクラスタ数依存性のグラフを得ることができました。以下に示します。 

損失関数の値のクラスタ数依存性のグラフ

グラフを見ると、100クラスタから500クラスタの範囲で、かなり長いブレイクが発生していることがわかります。このモデルでは、合計で9万2千以上のシステム状態を解析しました。グラフの形は、前回Pythonスクリプトで構築したものと全く同じです。これにより、構築したクラスが正しく動作することを間接的に確認することができます。

作者: Dmitriy Gizlyk

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