K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介 from Takeshi Mikami

※マイクロソフト大田さんのブログにもイベントのことが書かれているので、参考にして下さい。
http://nt-d.hatenablog.com/entry/2015/12/09/113121

AzureMLでクラスタリングをためす手順

AzureMLでは、
ゲスト利用することにより、無償で機械学習を試すことが出来るので、
ここではゲスト利用のケースで、手順を記載します。

AzureMLのゲスト利用開始

AzureMLのサイトにアクセスします。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/

「今すぐご利用下さい」のリンクを押すと、 ゲスト利用かログインのボタンが出てくるので、「GUEST ACCESS」を選びます。

Experimentの作成

Tourはキャンセルした後、 左下の「+NEW」→「Blank Experiment」を選びます。

左側のパレットから、クラスタリングのモデル・データ・アルゴリズムを選び、
下の図のように配置します。

選択するアイテム:

• Machine Learning > Train > Train Clustering Model
• Machine Learning > Initialize Model > Clustering > K-Means Clustering
• Saved Dataset > Samples > Iris Two Class Data
• Data Transformation > Manipulation > Project Columns

各アイテムのパラメータは、次の図のように設定します。

Train Clustering Model

K-Means Clustering

Project Columns

Experimentの実行

Exprimentの設定が終わったら、下側の「Run」でExperimenを実行します。

実行が終わるまで待った後、 Project Columns → Results dataset → Visualizeで結果を確認します。