You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
"translation_date": "2025-09-03T23:12:44+00:00",
"source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# 異なるクラスタリング手法を試す
## 手順
このレッスンでは、K-Meansクラスタリングについて学びました。ただし、データによってはK-Meansが適さない場合もあります。これらのレッスンで使用したデータ、または他の場所から取得したデータ( 出典を明記してください) を使用して、K-Means以外のクラスタリング手法を示すノ ートブックを作成してください。どのようなことを学んだのか説明してください。
## 評価基準
| 基準 | 模範的 | 適切 | 改善が必要 |
| -------- | --------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------- |
| | クラスタリングモデルが十分に文書化されたノートブックが提示されている | 文書化が不十分、または不完全なノートブックが提示されている | 不完全な作業が提出されている |
---
** 免責事項**:
この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が正式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の利用に起因する誤解や誤認について、当社は一切の責任を負いません。