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戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック
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戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

by Foster Provost, Tom Fawcett, 竹田 正和, 古畠 敦, 瀬戸山 雅人, 大木 嘉人, 藤野 賢祐, 宗定 洋平, 西谷 雅史, 砂子 一徳, 市川 正和, 佐藤 正士
July 2014
Beginner to intermediate
456 pages
11h 26m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
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170
6 章 類似度、近傍、クラスタ
6.3
 類似度と近傍に関連する重要な技法の詳細について
6.3.1
 異質な属性
ここまでは、ユークリッド距離を使い、その計算が容易であることを示してきました。も
し属性が数値であり、しかも直接比較可能であれば、距離計算は本当に単純になります。し
かし、インスタンスに複雑で異質な(
heterogeneous
)属性が含まれている場合は、話はよ
り複雑になります。同じ業務分野で、もう少し属性が多い事例を検討してみましょう。
属性
A
さん
B
さん
性別 男性 女性
年齢
23 40
現住所在住期間
2 10
住居タイプ(
1
=持ち家、
2
=賃貸、
3
=その他)
2 1
収入
50,000 90,000
複雑化を引き起こす要因が何点か現れました。まず、ユークリッド距離の式は数値式であ
り、性別はカテゴリカルな(離散的であり、記号で表現される)属性であることです。これ
は数値に変換する必要があります。
2
値であれば、「男性
=0
女性
=1
」のような単純な変換で
十分でしょう。しかし複数の値を持つカテゴリカルな属性の場合、これでは不十分です。
数値ではあるけれども、全く異なるスケールと値域を持つ属性があることも重要なポイン
トです。年齢が
18
から
100
の範囲となる一方で収入は
10
ドルから
10,000,000
ドルの範囲
になります。スケーリングを行わない場合、収入で
10
ドルの差が出ることと年齢で
10
の差
が出ることはユークリッド距離では同じ結果になり、これは良くありません。このため、最
近傍ベースのシステムは数値のスケーリング機能を備えています。このような機能は値の範 ...
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ISBN: 9784873116853Other