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ただ、この新人の医師は、千人の、患者のデータと、ベテランの先輩医師が。それに対して診断した病名のデータを持っているものとします。このような、症例から病名を診断する決定木を作ることを考えますと、き…、木の枝分かれの部分に、赤血球の数値がある値より高いか、低いか、といった条件式を、た、葉は、疾病A、たは疾病Bのデータだけが集まってるというようにすればいいことになります。最終的に、どの葉っぱにデータが行き着くかによって、Aの病気か、Bの病気なのかを判断できるという訳ですね。あ、そのように理解していただければいいかと思います。学習がうまくいって、精度の良い決定木が得られると、この決定木に、新しい患者の赤血球数などの数値を入れると、どの葉に到達するか見ることによって、病名が推定できるようになり、新人医師は、先輩医師と同じような精度で、診断ができるようになります。た、先輩医師が使っている診断の条件やルールといった、知識を発見することもできるようになるのです。ここまでがデーターマイニングの具体的な手法の一つ決定木学習でした。では、二つ目に挙げておられた、クラスタリング、これは何でしょうか?あ、クラスターとは、英語で塊を意味しますので、クラスタリングは言葉の通り、データの集合から、特徴が似ていて偏ったグループ、クラスターを見つけるという手法です。
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