質問: 出力されたデータに対してアプローチ手法を思いつかず困っています。 100個のラベル付されたデータが存在します。 100個のデータについて似通ったものでいくつかのグループに振り分けたいと考えています。 そこで100個のデータ間の類似度(0以上の浮動小数点)を算出しました。 このデータを次にどう処理すればいいのかわからず困っています。 ここまでに使用したのはPython3のnumpyのみです。 解答の方をどうぞよろしくお願いいたします。
回答: どのレベルの回答が必要か分からないのですが... 1. k-means のような手法を1次元でやってみる 2. k-means の代わりに GMM (混合ガウス分布) でやってみる 3. 混合数等の推定が必要なら、AIC 等を使うか、変分ベイズ法のような手法を 4. デンドログラムを作る(クラスター分析) くらいやってみれば、見えてくると思います。単語だけ挙げましたので、調べてみてください。 scikit-learn にいろいろ入っています。