記事「データサイエンスと機械学習（第08回）：:簡単なMQL5でのK平均法」についてのディスカッション

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データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...

クラスタリング分析は、同じ属性を持つオブジェクトが同じグループ（クラスター）内に配置されるように、一連のオブジェクトをグループ化するタスクです。

ショッピングモールに行けば、似たような商品は一緒に並んでいます。誰かがそれらをグループ化するプロセスをおこなったわけです。データセットがグループ化されていない場合、クラスタリング分析はそのようにおこなわれ、他のグループ（クラスター）よりも（ある意味で）互いに類似しているデータ値がグループ化されます。

クラスタリング分析自体は特定のアルゴリズムではありません。一般的なタスクは、クラスターを構成するものを理解するという点で大きく異なるさまざまなアルゴリズムによって解決できます。

画像出典：ウィキペディア

作者: Omega J Msigwa