３．PATTERN REPRESENTATION, FEATURE SELECTION AND EXTRACTION ３．パターン表現、特徴選択・抽出 1、パターン、特徴選択の仕方 ある特定の状況下において使用する適切なパターン、特徴選択の理 論上のガイドラインは存在しない 2、ユーザの役割 適切な特徴選択、パターン選択をすること 色？ 形？ etc… 3、特徴選択によるクラスタリング結果の違い 特徴選択によって良いクラスタリングに なったり悪いクラスタリングになる 色 形 4、クラスタリングの例 X-Y座標で見る 2つにクラスタリング 極座標で見る 1つにクラスタリング 同じ集合でも特徴の選択によってクラスタリング される数が違う！！ 5、特徴選択の条件 パターンは多次元のベクトルとして 表される しかし、量的であるか質的でなければ ならない （例：色、重さなど） 6、特徴の細分化 (1)量的な特徴 (a) 連続値（例：質量） (b) 離散値 (例：コンピュータの数) (c) 区間値 (例：出来事の持続時間) (2) 質的な特徴 (a) 名目 (例：色) (b) 順序数 例： 温度（熱いか冷たいか） 音の強度（静かかうるさいか） 軍事のランク 7,特徴の構造化 シンボリック オブジェクト 乗り物 バス 車 トラック オートバイ シンボリック オブジェクト トヨタ フォード ベンツ
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