質問: 教師なし学習のクラスタリングを用いた画像判別について matkabを用いた教師なし学習についての勉強をしています。 以前は以下の例でクラスタリングのk-means法を使った画像判別について勉強しました。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/75342-image-clustering-and-dimension-reduction-using-cnn 今度はクラスタリングのk-means法以外の方法を試してみたいです。 例えば自分の持ってる大量の画像データで凝集型クラスタリングを用いた画像判別をしてみてk-means法と比較をしてみたいです。 何か凝集型クラスタリングを用いた画像判別の例はございますでしょうか。 判別した結果、どのように分類されたかを表示できるようにもしたいです。 よろしくお願いいたします。
回答: kaneko様、 質問への回答であれば、階層型クラスタリングはこちらになります。 https://jp.mathworks.com/help/stats/hierarchical-clustering.html 投稿いただいたリンク先にはdeep learningですので、(明示的な)特徴量の指定は不要ですが、上記の手法はdeep learningではないので(明示的な)特徴の指定が必要になります。 併せてこちらも参照いただければと思います。 オンライン形式での機械学習の学習コース(無料): https://jp.mathworks.com/learn/tutorials/machine-learning-onramp.html 菱田