XLSTAT-Rの新機能

投稿者:Kunihiro TADA

XLSTAT-Rの新機能

XLSTAT-Rに新しい関数が追加されました。

Partitioning Around Medoids (Medoidによる分割)
この教師なし機械学習アルゴリズムは、K-meansクラスタリングのロバストな代替法を提供します。各クラスタの中心が、medoindと呼ぶクラスタ内のオブジェクトの1つによって代表されます(clusterライブラリのpam 関数)。

Dissimilarity matrix for mixed data (混合データの非類似度行列)
量的変数と質的変数で説明されるオブジェクト間のGower 係数を用いた非類似度行列(clusterライブラリのdaisy 関数)。

GARCH modeling(GARCHモデリング)
金融予測でよく使用されるこのモデルは、変動性クラスタリング特性を持つ 時系列に適応します( tseries ライブラリのgarch 関数)。

Kriging
地質学や気象学などのさまざまな分野で使用される時空間補間法の地球統計学的アプローチ (gstat ライブラリの gstat 関数)。

投稿者について

Kunihiro TADA administrator

マインドウエア総研株式会社・代表取締役。テクニカル・ライター、技術翻訳家。1982年より情報通信/ニューメディア等の技術者向け先端技術セミナーの企画・運営に従事。LAN間接続(インターネットの始まり)や電子メールなど、今日のITの基礎となる技術テーマを取り扱った。1985年より大手コンサルティング会社で新製品・新事業開発のコンサルティングに従事。とくに1986年に開催したAIチップ・セミナーは、ファジィ推論チップ等の当時の最先端のAI技術を国内に紹介して、AI/ファジィ・ブームの契機となった。1990年からフリーランスのテクニカル・ライターとして、マルチメディアおよびCG関連の解説記事を執筆。1994年からは活動基盤を出版からインターネットに移して、1997年には「脱東京」を果たす。2000年にViscovery SOMineを翻訳し日本代理店となる。2003年よりXLSTAT、およびHuginの日本代理店。