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
i プログラミングのための確率統計（仮） 未完成原稿（平成 20 年 11 月 3 日） 未完成原稿のため誤りや抜けがあります。 お気づきの点はこちらまでお知らせいただけると幸いです。 http:/
i プログラミングのための確率統計（仮） 未完成原稿（平成 20 年 11 月 3 日） 未完成原稿のため誤りや抜けがあります。 お気づきの点はこちらまでお知らせいただけると幸いです。 http://wiki.fdiary.net/lacs/?Comment （平成 年 月 ! 日コンパイル） iii 能書き この本は、確率・統計に関して「ぜひわかっておいてほしいのに、やさしい本ではあまりしっか り解説されていなくて困る」という事項をおさえることを目標にしています。 確率・統計といえば、めんどうな数えあげから始まって公式だの「○○検定の手順」だのを習い ながらも、結局、実際の仕事に役立つのは「表計算ソフトの操作法」……といった印象を持たれが ちです。使わないと「科学的」「客観的」とは認めてもらえないから、しかたなく所定の手続きに 従う、という消極的動機で接している方も多い
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