【読売新聞】 カルチュア・コンビニエンス・クラブ（ＣＣＣ）が、Ｔカード利用者の個人データ販売を本格化させる。使われるのは、全国５３００の提携企業から集めた私たちの利用履歴だ。ＣＣＣ側は「規約で説明し、利用者の同意は得ている」というが
Ｔカード会社、４千万人分の顧客データを販売へ…「同意」は有効か
【読売新聞】 カルチュア・コンビニエンス・クラブ（ＣＣＣ）が、Ｔカード利用者の個人データ販売を本格化させる。使われるのは、全国５３００の提携企業から集めた私たちの利用履歴だ。ＣＣＣ側は「規約で説明し、利用者の同意は得ている」というが
次元の呪い - Wikipedia
次元の呪い（じげんののろい、英: The curse of dimensionality）という言葉は、リチャード・ベルマンが使ったもので、（数学的）空間の次元が増えるのに対応して問題の算法が指数関数的に大きくなることを表している。 例えば、単位区間をサンプリングするには100個の点を等間隔で、かつ点間の距離を 0.01 以上にならないように配置すれば十分である。同じようなサンプリングを10次元の単位超立方体について行おうとすると、必要な点の数は 1020 にもなる。したがって、10次元の超立方体はある意味では単位区間の1018倍の大きさとも言える。 高次元ユークリッド空間の広大さを示す別の例として、単位球と単位立方体の大きさを次元を上げながら比較してみればよい。次元が高くなると、単位球は単位立方体に比較して小さくなっていく。したがってある意味では、ほとんど全ての高次元空間は中心から遠く、
xmeans法による画像分類において求まったクラスタ数がおかしいです
前提・実現したいこと xmeans法によるクラスタリングの精度向上 発生している問題・エラーメッセージ 任意のカラー画像を似通った画像ごとに分類したいのですが、ほとんどの場合クラスタ数が２になってしまいます。 例えば、ただのコピー画像同士は同じクラスタに分類されるのですが、クラスタ数が２であるゆえに他の画像と混ざってしまいます。 これをxmeans法である程度の精度で実現したいと考えております。xmeans法以外の手法は現時点では考えておりません。 念のためソースコードをすべて記載しますが、該当箇所は64行目以降(#クラスタ数の取得およびxmeansの実行 というサブタイトル)だと思われます。 該当のソースコード python 1import shutil 2from skimage import data 3import os 4import glob 5from PIL import
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