references.qmd

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:::{.callout-note}
本文の内容に関連する情報をまとめたリストです。いわゆる「参考文献リスト」ではありません
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- クラスター分析
  - [k-meansの最適なクラスター数を調べる方法 #Python - Qiita](https://qiita.com/deaikei/items/11a10fde5bb47a2cf2c2)
  - [シルエット分析 | technical-note](https://hkawabata.github.io/technical-note/note/ML/Evaluation/silhouette-analysis.html)
- アソシエーション分析
  - [Chapter 5 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms | An R Companion for Introduction to Data Mining](https://mhahsler.github.io/Introduction_to_Data_Mining_R_Examples/book/association-analysis-basic-concepts-and-algorithms.html)
  - [R でアソシエーション分析 #R - Qiita](https://qiita.com/inumaru9n/items/b344e6ea1c63cc2467b5)
- 共起ネットワーク（ネットワーク分析）
  - [Network Analysis Using R](https://tsubasayamaguchi-jinrui.github.io/Network_Analysis_Using_R/)
- 自己組織化マップ
  - [aweSOM](https://cran.r-project.org/web/packages/aweSOM/vignettes/aweSOM.html)
  - [自己組織化マップ入門](https://www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa/data/som.html)
  - [自己組織化マップ - 脳科学辞典](https://bsd.neuroinf.jp/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%B5%84%E7%B9%94%E5%8C%96%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97)
- LSI
  - [潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門 - あらびき日記](https://abicky.net/2012/03/24/211818/)
- ナイーブベイズ
  - [ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる #機械学習 - Qiita](https://qiita.com/aflc/items/13fe52243c35d3b678b0)