Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
階層クラスタリングにおける仮説検定
Search
saltcooky
May 23, 2020
Science
1.1k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
階層クラスタリングにおける仮説検定
saltcooky
May 23, 2020
More Decks by saltcooky
See All by saltcooky
SpatialRDDパッケージによる空間回帰不連続デザイン
saltcooky12
0
300
動的トリートメント・レジームを推定するDynTxRegimeパッケージ
saltcooky12
0
310
FIBA W杯の日本代表って組み合わせ次第で2次ラウンド行けたんじゃね?をデータで検証
saltcooky12
0
360
Rで有名絵画を安全に買いたい
saltcooky12
0
420
データドリブンな仮説検証のためのSelective Inference
saltcooky12
1
1.5k
ストリートスナップデータに 統計的ネットワーク分析の適用を試みた
saltcooky12
0
900
Other Decks in Science
See All in Science
20260722【JAWS-UG東京 ランチタイムLT会 #37④】AWS Well-Architectedフレームワークに沿った回答をするAIエージェントを作ってみた
nozakijcom
1
140
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
1.6k
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
2k
Build your own LLM, Live, with MicroGPT
ianozsvald
0
140
From Prediction to Understanding: Causal Discovery for Data Science and AI Applications
sshimizu2006
0
300
明治薬科大学講義_ビッグデータ解析を支えるデータベース技術とクラウドコンピューティング
ktatsuya
1
170
医療 LLM ベンチマークの現在地:多面的評価 と日本ローカライズ
analokmaus
1
690
社内で活躍できるデータサイエンティストになるために
aikinohara
1
160
AIを用いた PID制御で部屋 の温度制御をしてみた
nearme_tech
PRO
0
250
科学で迫る勝敗の法則-スポーツデータ分析の最前線 (刈谷市連携講座.2026年7月) / The principle of victory discovered by science. at Kariya City, 2027.07
konakalab
0
160
因果推論と機械学習
sshimizu2006
1
1.4k
コーヒー豆様核 (Coffee-bean nuclei) における形態学的サブタイピングと精選・焙煎特性の同定
jagupath
PRO
0
160
Featured
See All Featured
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
3k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.5k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.5k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
460
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
350
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.2k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
520
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.6k
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
410
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
250
Transcript
֊ΫϥελϦϯάʹ͓͚ΔԾઆݕఆ !TBMUDPPLZ 5PLZP3 1
୭ !TBMUDPPLZ • 3ྺɿ͙Β͍͔ͳ • ۈઌɿݪ॓ʹ͋Δ*5ܥͷձࣾ • ࣄ༰ɿ3%తͳ෦ॺͰ ɹɹɹ3Λͬͨσʔλੳ͞Μ ৽ਓݚमͷ"*ߨ࠲ͷ४උ
• झຯɿϑΝογϣϯඒज़ؗ८Γ 2
༰ΛҰݴͰ ίϩφΟϧεͷܥ౷ੳʹར༻͞Ε͍ͯΔ ΫϥελϦϯάʹ͓͚Δ౷ܭతԾઆݕఆΛհ 3 5IFTQFDJFT4FWFSFBDVUFSFTQJSBUPSZTZOESPNFSFMBUFEDPSPOBWJSVTDMBTTJGZJOHO$P7BOEOBNJOHJU4"34$P7
ΫϥελϦϯάͷؾʹͳΔ͜ͱ σʔλ͕গ͠มΘ͚ͬͨͩͰΫϥελܗͷํ͕มԽ͢Δ ࠓಘΒΕ͍ͯΔσʔλͷΫϥελɺਅͷΫϥελ͔ʁ 4 ಘΒΕ͍ͯΔ σʔληοτ" ಘΒΕ͍ͯͳ͍ σʔληοτ# σʔλ͕ҰͭมԽͱ Ϋϥελͷܗ͕มԽ
͢ΔՄೳੑ͕͋Δ ಘΒΕ͍ͯΔΫϥελʹ ॴଐ͍ͯ͠Δσʔλ ຊʹಉ͡Ϋϥελ͔ʁ
ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔݕఆ ͭͷର ͷҨࢠ ʹΑΓܗ͞ΕΔथܗਤ ܥ౷थ ௨Γ 5
ը૾Ҿ༻(Ұ෦վม) http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp/titech/multiboot-j.html
ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔݕఆ w /ݸͷઆ໌ม Ҩࢠྻ ͷσʔλ͔ΒॏෳΛڐ͠ɺ/ݸͷઆ໌มΛ ϦαϯϓϦϯάͯ͠ϒʔτετϥοϓඪຊΛੜ w ϦαϯϓϦϯάͨ͠σʔλΛ༻͍ͯथܗਤΛ࡞͢Δ w ͜ΕΛ#ճ܁Γฦ͢͜ͱͰಘΒΕͨ#ݸͷथܗਤಘΒΕ·͢
6 $ $ 5 ( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5 $ $ 5 ( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5 $ $ 5 ( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5
7 ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔथܗਤΛ/ݸ࡞͢Δ͜ͱͰɺ֤थܗਤ͕ಘΒ ΕΔ֬Λਪఆ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ը૾Ҿ༻(Ұ෦վม) http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp/titech/multiboot-j.html ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔݕఆ
ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔݕఆ 8 4IJNPEBJSB)BTFHBXBݕఆ थܗਤͷ#4๏ʹΑΔݕఆͰɺݕग़ͷِӄੑ͕ଟ͘ͳͬͯ͠·͏ͨΊɺ ଟॏൺֱʹΑΔӨڹΛิਖ਼ͨ͠ݕఆ ը૾Ҿ༻(Ұ෦վม) http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp/titech/multiboot-j.html
Ϛϧνεέʔϧϒʔτετϥοϓ "QQSPYJNBUFMZ6OCJBTFEݕఆ ϦαϯϓϦϯάΛ/͔Β༷ʑͳΛͱΔ/`ʹ͢ΔϚϧνεέʔϧϒʔτ ετϥοϓ๏ʹΑΔݕఆ 4)ݕఆͳͲΑΓෆภͳਪఆΛߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ 9 $ $ 5
( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5 $ $ 5 5 $ $ 5 ( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5 $ $ 5 5 $ $ 5 ( ( 5 ( 5 ( ( ( ( $ ( 5 ( ( $ ( 5 $ $ 5 5
Ϛϧνεέʔϧϒʔτετϥοϓ 10 ͳͥϚϧνεέʔϧʹ͢Δ͜ͱͰෆภͳਪఆΛߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δͷ͔ زԿֶతʹߟ͑ΔͱϚϧνεέʔϧʹ͢Δ͜ͱͰɺԾઆͷۭؒͷܗঢ়Λ ௨ৗͷݕఆʹ͚ۙͮΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ৄ͘͠ࢀߟจݙ UݕఆͳͲ ܥ౷थʹ͓͚Δݕఆ ը૾Ҿ༻ https://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/50-1-033.pdf
3ͰͬͯΈΔ 11 ./*45ͷσʔλ͔Β ͷσʔλΛݸͣͭϥϯμϜʹऔಘ
3ͰͬͯΈΔ 12 3Ͱ"6ݕఆΛߦ͏ͨΊʹQWDMVTUύοέʔδΛར༻͢Δ ɹlibrary(pvclust) ɹlibrary(parallel) ɹcl <- makeCluster(detectCores()) #ฒྻԽͷ͓·͡ͳ͍ ɹ
ɹ# આ໌ม͕ߦɺର͕ྻͷঢ়ଶʹ͢ΔͨΊʹసஔ ɹmnist_df_t <- ɹɹɹɹmnist_df %>% ɹɹɹɹdplyr::select(-label) %>% ɹɹɹɹt() ɹcolnames(mnist_df_t) <- mnist_df$label ɹsa <- 9^seq(-1,1,length=13)ɹ# ϚϧνεέʔϧϒʔτετϥοϓͷεέʔϧྻΛੜ ɹmnist_boot <- pvclust(data = mnist_df_t, ɹ r = 1/sa, ɹ nboot = 2000, ɹ method.hclust = "ward.D2", ɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹparallel = cl)
3ͰͬͯΈΔ 13 ݁ՌΛ֬ೝ ɹ> mnist_boot ɹCluster method: ward.D2 ɹDistance :
euclidean ɹEstimates on edges: ɹ si au bp se.si se.au se.bp v c pchi ɹ1 0.999 1.000 0.999 0.000 0.000 0.000 -3.175 0.156 0.000 ɹ2 0.979 0.990 0.971 0.001 0.001 0.001 -2.117 0.221 0.000 ɹ3 0.579 0.801 0.759 0.004 0.002 0.001 -0.775 0.073 0.000 ɹ4 0.392 0.718 0.655 0.003 0.002 0.001 -0.487 0.089 0.000 ɹ5 0.771 0.900 0.852 0.004 0.002 0.002 -1.151 0.105 0.000 ɹ6 0.112 0.634 0.455 0.003 0.002 0.001 -0.119 0.231 0.000 ɹ7 0.213 0.795 0.323 0.004 0.002 0.002 -0.182 0.641 0.000 ɹ8 0.532 0.770 0.755 0.004 0.002 0.001 -0.716 0.025 0.000 ɹ9 0.266 0.779 0.394 0.004 0.002 0.002 -0.250 0.520 0.000 ɹ10 0.915 0.969 0.878 0.003 0.001 0.002 -1.518 0.354 0.183 ɹ11 0.223 0.757 0.397 0.004 0.002 0.001 -0.211 0.471 0.000 ɹ12 0.229 0.704 0.475 0.003 0.002 0.001 -0.237 0.299 0.000 ɹ13 0.246 0.752 0.409 0.004 0.002 0.001 -0.235 0.464 0.017 ɹ14 0.229 0.691 0.492 0.003 0.002 0.001 -0.239 0.258 0.000
3ͰͬͯΈΔ 14 ݁ՌΛՄࢹԽͯ͠ΈΔ QΛ༗ҙͱ͢Δ ɹplot(mnist_boot, cex=0.5, cex.pv=0.5)ɹ# σϯυϩάϥϜͷϓϩοτ ɹpvrect(mnist_boot,
alpha = 0.9, pv = “au") # p-value >= 0.9 Λғ͏ ༗ҙ ͦͷଞ ༗ҙ ͦͷଞ
3ͰͬͯΈΔ 15 ݁ՌΛՄࢹԽͯ͠ΈΔ ɹplot(mnist_boot, cex=0.5, cex.pv=0.5)ɹ# σϯυϩάϥϜͷϓϩοτ ɹpvrect(mnist_boot, alpha =
0.9, pv = “au") # p-value >= 0.9 Λғ͏ ڑ͍͕ۙ ༗ҙͰͳ͍
؆୯ʹ·ͱΊ w֊ΫϥελϦϯάʹ͓͚Δϒʔτετϥοϓ๏Λ༻͍ͨ ԾઆݕఆΛհ wϦαϯϓϦϯάΛϚϧνεέʔϧ ༷ʑͳΛͱΔ ʹ͢Δ ͜ͱͰෆภͳݕఆΛߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ w3ͰQWDMVTUύοέʔδͷQWDMVTUؔΛ༻͍Δ͜ͱͰ࣮ ߦ͢Δ͜ͱͰ͖Δ 16
ࢀߟ ϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔΫϥελੳͷόϥπΩධՁ IUUQTXXXJTNBDKQFEJUTFDUPVLFJQEGQEG Ϛϧνεέʔϧϒʔτετϥοϓͷۙཧ ɹIUUQTXXXUFSSBQVCDPKQKPVSOBMTKKTTKQEGQEG ϚϧνεςοϓʹϚϧνεέʔϧɾϒʔτετϥοϓ๏Լฏӳण ɹIUUQTUBUTZTJLZPUPVBDKQUJUFDINVMUJCPPUKIUNM Ϛϧνεέʔϧϒʔτετϥοϓ๏ʹΑΔΫϥελϦϯάͷ༗ҙࠩݕఆ ɹIUUQTTBMUDPPLZIBUFOBCMPHDPNFOUSZNVMUJTDBMF@CPPUTUSBQ 17
&/% 18 &OKPZ