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# 機械学習のためのクラスタリングモデル
クラスタリングは、互いに似ているオブジェクトを見つけ、それらをクラスタと呼ばれるグループにまとめる機械学習のタスクです。他の機械学習アプローチとクラスタリングの違いは、プロセスが自動的に進む点です。実際、教師あり学習とは正反対と言っても良いでしょう。
## 地域トピック: ナイジェリアの聴衆の音楽嗜好に基づくクラスタリングモデル 🎧
ナイジェリアの多様な聴衆は、多様な音楽嗜好を持っています。Spotifyから収集したデータを使用して（
> 写真提供: <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
このレッスンシリーズでは、クラスタリング技術を使用してデータを分析する新しい方法を学びます。クラスタリングは、データセットにラベルがない場合に特に役立ちます。ラベルがある場合は、以前のレッスンで学んだ分類技術の方が役立つかもしれません。しかし、ラベルのないデータをグループ化したい場合、クラスタリングはパターンを発見する素晴らしい方法です。
> クラスタリングモデルを扱う方法を学ぶのに役立つローコードツールがあります。[Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)を試してみてください。
## レッスン
1. [クラスタリングの概要 ](1-Visualize/README.md )
2. [K-Meansクラスタリング ](2-K-Means/README.md )
## クレジット
これらのレッスンは🎶を込めて[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)によって書かれ、[Rishit Dagli](https://rishit_dagli)と[Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan)による有益なレビューが加えられました。
[Nigerian Songs ](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify )データセットは、Spotifyから収集されたものとしてKaggleから提供されました。
このレッスンの作成に役立った有用なK-Meansの例には、[アイリスの探索](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering)、[入門ノートブック](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python)、および[仮想NGOの例](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)があります。
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** 免責事項**:
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