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www.nuis.ac.jp/~nakada
Twitterのフォロワー関係ネットワーク、タイムラインネットワークを表示する。 フォロワー関係ネットワークとは、ノードをTwitterのアカウント、フォローしている／されているという関係を エッジとして表したネットワークのことである。 このフォロワー関係ネットワークは、最初にTwitterのアカウントを2つ以上指定して、作成する。 最初に指定したアカウントからフォローされている、しているTwitterアカウントを自動的に抽出し、 ネットワークに追加する。このような処理により、指定したTwitterアカウント周りのフォロワー関係ネットワークを 表示することができる。 タイムラインネットワークとは、あるTwitterアカウントのつぶやきを、古いものから新しいものへエッジを張った ネットワークとしたものである。画面のテキストエリアには、1つのTwitterアカウントを入力する。 そして作成され
404 File Not Found. Return ... www.nuis.ac.jp/~nakada/
このアプレットは、1980年代後半頃に、ロスアンジェルスのシンボリックス・ コーポレーションのグレイグ・レナルズの作成した 「ボイド」を実装してみたものである。 ボイドとは、鳥もどき(birdroid)の略であり、飛んでいる鳥の群れ をシミュレーションしたものである。 このシミュレーションにおいて興味深い点は、個々のボイドと呼ばれる鳥に以下の 簡単な機能を実装するのみで、実現したことにある。 環境内にある他の物体との距離をある最小値に保とうとする。ここでいう他の物体には、他のボイド も含まれる。 近隣のボイドたちと速度を合わせようとする。 近隣のボイドたちの質量中心を知覚し、そこへ向かって移動しようとする。 ボイドについての説明は、「新潮社 『複雑系』 Ｍ・ミッチェル・ワードロップ 著 田中三彦＋遠山峻征 訳」 により紹介されている。その中では、上の３つの規則の特徴は、そのどれもが「群れを
このツールによって，視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます．Javaによるデータマイニングツール wekaを使用して作成しました. （作成した時点では，wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを，ガウシアンカーネルに書き換えています） 使い方は，アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で，右クリックと左クリックをして，青や赤のボールを作ってください． ある程度作成したら，アプレット下部の「lean」をクリックします．青玉と赤玉を分類する線が表示されます．分類に失敗した球にはバツ印が付きます． 各classifier(タブ)の説明 SVM Support Vector Machine classifier C parameter: slack variableの重み NeuralNetwork Neural Network classifi
実行するには、Java 1.3 Applet Plug-in が必要です。Plug-inが入っていない場合、 下のリンクを クリックするとインストールの確認が表示されます。指示に従ってインストールしてください。 アプレットの使用方法 [Init Circle]，または，[Init Random]を押してから[Start]を押してください． ノードやエッジにかかる力は，"Spring","Repulsion","Magnet"チェックボックスによって，制御することが出来ます． ノードやエッジにかかる力の種類 Springは，エッジにかかるバネのように伸びたり縮んだりする力です．具体的には，バネ（エッジ）の長さが自然長よりも短いと伸びようとします．自然長よりも長いと縮まろうとします． Repulsionは，ノードにかかるノード間の反発力です．ノード間の距離が小さいとそれぞれのノードが離れようと
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