教師なし学習の手法（クラスタリングと次元削減）

教師なし学習には 2 種類。クラスタリング：似た特徴をもつデータを同じグループ（クラスタ）にまとめる（代表は k-means 法）。次元削減：たくさんある特徴量を、情報をなるべく失わずに少ない数にまとめる（身長×体重の 2 次元 →「体格」の 1 次元）。

解説（冒頭）

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