クラスタリングを実装する (C#)以前に Azure Machine Learning で色のクラスタリングを投稿しましたが、 このときはクラウド サービスである Azure Machine Learning を利用してクラスタリングを実行させていました。 しかし、この方法ではネットワークが必要であり、少なくとも現在提供されている機能では、 クライアント アプリケーションなどでリアルタイムに再学習させていくのは難しそうです。 そこで今回は、k 平均法 (k-means 法) によるクラスタリングを自前で実装してみます。 クラスタリングの対象となる各データはそれぞれの特徴を表す属性の集合を持ちますが、 k 平均法は、この属性の集合をベクトル (次元数は属性数) と見なし、 それらの距離が近いもの同士を同じクラスターに振り分けるという単純なものです。 k 平均法の詳細の手順は次の通りです。 なお、各クラスターにおけるデータの平
