東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座では過去、東京大学内で7期、オンラインで10期の開催実績があります。これまで7000名以上にデータサイエンスの基礎〜機械学習スキル習得の機会を提供してきました。受講後には、企業との共同研究プロジェクトへの参画機会があり、起業家も多く輩出しています。
GraphX Advent Calendar 2014 - Adventar 16日目です。 今日からはクラスタリングを見ていきます クラスタリングで一般的なのは K-means 法に代表される距離によって分類していくやり方ですが、グラフ分析では「密度」で計測します。辺による繋がりによる頂点の密度が高くなるグループを作って、クラスタリングしていきます。 グラフ分析でもクラスタリングの手法にはいろいろありますが、今日はそのクラスタリングの指標の計算を見ていきます。この指標をモジュラリティと言います。 モジュラリティ計算方式 ※ 当初はこのスライドを使って計算式の説明をしていましたが、いくつか誤りがあるようなので、訂正します。 モジュラリティの計算方式は、以下のようになります。 数式ワカラナイ… でも頑張って説明したいと思います。 まずは、考え方ですが、一言で言うと、「クラスタ内部の辺の数が、
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