適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。 これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。 調べたところ、Javaのデータマイニングツー
はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
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