JavaScriptでK平均法の実演
集合知プログラミング（ペンギンが表紙の本）を読みながら勉強中に書いたコードです。エラー処理とかはあまり入ってません。Firefox3.5, Chrome3.0, IE8で動作確認。 小さい●が要素、大きい●が重心です。どちらも枠内にランダムに表示しています。 「実行」ボタンを押すと、重心の移動を1度行います。何度か「実行」ボタンを押すと、徐々にそれっぽいクラスタリングがされていくと思います。「実行」を押しても重心の位置が変わらなくなったら、終了です。 あまり思った通りの分け方がされなかった場合は、「重心のみ再配置」を押すと、重心の初期位置が再度ランダムで設定されます。「クラスタ数」を変更して「重心のみ再配置」をすると、重心の数を変更して再度クラスタリングを実行できます。 「再配置」を押すと、要素と重心の双方が再配置されます。「重み」の数値を増やすと、増やした軸の数値が重視されるようになりま
３Ｄ版！「K-Means法」ビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
前回の クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた が好評だったので、３Ｄ空間でも K平均法をビジュアライズしてみました。ちょっと重めなのでクリックすると始まります。さらにクリックして、１ステップずつ動かしてみてください。3次元にしてみると、宇宙空間のように見えてきて美しいです。前回からは数式の上ではほとんど変わってなくて、２次元空間上での距離だったのが３次元での距離になったぐらいです。K平均法については、前回のエントリ クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた をご覧ください。ちなみに、3次元座標の計算は、Flash 10 から導入された Matrix3D を使っています。ソースは [as]FP10をそろそろ。Matrix3Dとか [NUTSU] を参考にさせてもらいました。Zソートしてないので、たまに奥のものが手前に
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
いろいろなソートアルゴリズム
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