text miningや方向情報の特徴抽出に便利な，超球上に分布する点をクラスタリングする方法 - Qiita

初めに 研究の関係で，３次元のベクトルデータを機械学習の入力とする必要がありました． データの形式としては，数秒ごとに長さがばらばらの３次元ベクトルを取得します． ベクトルの方向のみに着目するとし，合成ベクトルの長さを1へ正規化します． このように大量の時系列で得られた方向データをどのように特徴量抽出すれば良いか，というのが本内容です． 結論から言って，von Mises-Fisher Distribution (vMFD)からパラメータを最尤推定し，Mixture of vMFD (movMFD)で超球上の方向データをクラスタリングします． このモデル化された値が，方向データにおけるある種の特徴量と言えます． 自然言語処理をされている方はわかると思いますが，これは文書中の単語頻出指標tf-idfに関係が深い手法です． また物理空間で「ベクトルの向き」が時間変化するようなシステムに活用が可