クラスター分析
【趣旨】 クラスター分析は、似ているデータどうしを分類しグループ化する統計的な手法です。 大量のデータを単純化(要約・可視化)し理解・考察することにより仮説の発見が期待できます。 クラ... もっと見る
※税別価格:80,000円
サマリー【趣旨】
クラスター分析は、似ているデータどうしを分類しグループ化する統計的な手法です。大量のデータを単純化(要約・可視化)し理解・考察することにより仮説の発見が期待できます。クラスター分析には「階層性クラスター分析」と「非階層性クラスター分析」の2種類の方法があり、クラスター数やデータ数に応じて使い分けることができます。分類したクラスターの特徴をユーザがどのように考察するかが重要です。
特許情報をみることにより、各産業分野での具体的な課題解決においてクラスター分析がどのように役立っているかを知ることができます。
【掲載している特許情報】
発明の特徴にクラスター分析を含む特許情報を調査の対象としました。クラスターの扱い方に着目し、クラスター数、分割方法、クラスター間の距離などの観点に基づいて技術分類を行いました。ただし、クラスター分析として判定できないグループ化や分類を含む特許情報は対象としていません。
明らかなノイズ情報、単なる拡張記載の特許情報は対象外にしています。
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技術テーマのプランニングや技術開発において、技術者自身が最新の特許情報を的確に把握することが求められています。しかし、膨大な特許情報の中から必要な情報を抽出するには困難が伴います。そこで、特定の技術テーマにフォーカスし、俯瞰しやすいレベルにまとめたのが本シリーズ「パテントガイドブック」です。
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目次
クラスター数の決定
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