RapidMiner 教師なし学習編
難易度
☆☆★★
本講座では、教師なし学習の概要と教師なし学習のRapidMinerでの活用例をご紹介します。ご自身のデータにラベル（目的変数）が存在し、教師あり学習を実施できる場合ばかりではありません。ラベル（目的変数）が存在しない場合、どのような手法があるか、RapidMinerではどのような実現方法があるのかについてご説明致します。
対象者
教師なし学習の概要と簡単なRapidMinerでの活用例を知りたい方
所要時間
52分
※実際の所要時間は、ハンズオン含め約2～3倍程度かかります。
習得内容
教師なし学習にどのような手法があるかを理解できる。
基礎的な教師なし学習オペレーターの利用例が分かる。
コース内容
全5章 52分
| 第1章 | 教師なし学習の概要／機械学習レビュー／教師なし学習代表例 |
|---|---|
| 第2章 | 相関係数／相関係数とは／Correlation Matrixオペレーター |
| 第3章 | クラスタリング／クラスタリング／k-meansクラスタリング／x-meansクラスタリング／クラスタリングオペレーター |
| 第4章 | アソシエーション分析／アソシエーション分析とは／FP-Growth／アソシエーションルール／ルールの評価 |
| 第5章 | 異常検知／異常検知とは／K-NN Anomaly Score／LOF／One-Class-SVM |
