Jubatus Casual Talks #2(URL : http://connpass.com/event/3968/ ) の発表資料です。 質問があれば気軽にお問い合わせください。Read less
Jubatus Casual Talks #2 : 0.5.0の新機能（クラスタリング）の紹介
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Microsoft PowerPoint - Canon-MachineLearning21-jp
Canon ２０１１年５月２６日 クラスタリング（１） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 本講義では，クラスタリングの基礎を説明 した後，確率モデルに基づく様々なクラスタ リング手法を紹介する 2 クラスタリングの定式化 訓練データ クラスラベル 割り当てる教師なし学習問題 に を 3 似たデータには同じラベルを付与 似ていないデータには異なるラベルを付与 目次 1. クラスタリングの基礎 A) B) 4 K平均法 クラスタリング結果の評価 2. 生成モデル推定に基づくクラスタリング 3. クラスラベルの直接推定 4. まとめ クラス内散布和最小化 クラスタリング クラス内散布和の最小化： 5 しかし，この最小化はＮＰ困難
統計的テキスト解析(13)～テキストのクラスター分析～
図書館の図書は何らかの特徴別にグループ分けしており、新聞の紙面は総合、社会、経済、国際、生活、料理、スポーツ、地域などに分けられている。図書は図書館の管理者が、新聞の紙面は編集者たちがグループ分けしている。しかし、インターネット上の大量のテキストを何らかの特徴別にグループ分けする場合、すべての内容を読み、グループ分けすることは現実的ではない。また、人為的にグループ分けすることは読む側の主観の印象や認識などに左右されるため、客観的なグループ分けが求められている。 本稿では、テキストがどのグループに属するかに関する情報(外的規準とよぶ)を用いずにグループ分けする方法を説明する。このようなグループ分け方法をクラスター分析と呼ぶ。テキストのクラスター分析は、主に次のようなアプローチ多用されている。 (１)個体の特徴の情報に基づいて、平面や立体空間上で散布図を作成し、分布状況からクラスターの形成状況
Clustering coefficient - Wikipedia
In graph theory, a clustering coefficient is a measure of the degree to which nodes in a graph tend to cluster together. Evidence suggests that in most real-world networks, and in particular social networks, nodes tend to create tightly knit groups characterised by a relatively high density of ties; this likelihood tends to be greater than the average probability of a tie randomly established betw
Single-linkage clustering - Wikipedia
In statistics, single-linkage clustering is one of several methods of hierarchical clustering. It is based on grouping clusters in bottom-up fashion (agglomerative clustering), at each step combining two clusters that contain the closest pair of elements not yet belonging to the same cluster as each other. This method tends to produce long thin clusters in which nearby elements of the same cluster
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
スペクトラルクラスタリングの基本的な解説、および高速化手法のざっくりとした説明 - The beautiful mind
久しぶりにブログを更新してみる。 以前スペクトラルクラスタリングについて記事を書いたが、そのときはだいぶ勉強不足で、少し見当違いのことを書いていた気がする。 スペクトラルクラスタリングは、本質的にはラプラシアン固有マップ法と同じことをしている。ラプラシアン固有マップ法は次元削減の手法で、もともとの高次元空間におけるデータ間の類似度が、低次元に写像した後にも反映されるように設計されている。それが結果的に類似度行列から定義されるグラフ・ラプラシアンの固有値問題に帰着されるのだ。具体的には、グラフ・ラプラシアンLの固有値を大きいほう（定式化によっては小さいほう）からk番目までをλ1, λ2, …,λk, それに対応する固有ベクトルをv1, v2, …, vk とすると、その固有ベクトルを列として並べた行列 V = (v1 v2 … vk)の各行が、各データ点の低次元空間における座標とする。このと
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
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Introduction to Artificial Intelligence
Ranking und Clustering Linked Data - Datenbank-Spektrum
http://cse.naro.affrc.go.jp/minaka/R/R-cluster3.html