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
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、Restart 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。 (追記) HTML5 版の K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた も作成しました。Flash を表示できない環境ではそちらをご覧ください。 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
『集合知プログラミング』 解体新書
目的 Last modified: Mon May 09 15:44:03 PDT 2011 『集合知プログラミング』は、データマイニングのアルゴリズムを数式ではなくpythonプログラムによって説明することで、データマイニングを多くのプログラマの身近なものにした。 しかし、多くの誤植があること、様々な分野のアルゴリズムが紹介されていること、ウェブからデータを収集することから集合知を可視化するまでの一連の処理が解説されていること、などのためにこの本に紹介されているアルゴリズムを理解し、実際の問題に応用することは難しい。 そこで、単にpythonプログラムを読解するのではなく、各章の処理流れの理解を容易にし、実際の問題にアルゴリズムを応用することができるように統一的なフォーマットで解説する解体新書を作成する。 章 タイトル テーマ データ収集 特徴抽出・モデル化 パターンの発見・学習 視覚化
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