ネットワークを対象としたクラスタリング
ネットワークを対象としたクラスタリング 水野 珠季, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081202003 2008年 9月 26日 Abstract クラスタリングとは, 一つの多様な集団をいくつかのより同質的なサブグループやクラスタに分類していく ことである. 本報告では, 近年注目されているネットワークを対象としたクラスタリング手法として, GN法, Newman法, CNM法という三つの手法について述べる. 1 はじめに インターネットやソーシャルネットワーク, 引用ネットワーク, 食物網など, 現在科学界で研究対象となっている 多くのものはネットワークという形で表現することができる. これらネットワークの特徴の一つとして, コミュニティ構造というものが近年重要視されている. コミュニティ構造とは, ネットワーク内のノードをいくつかのグル
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
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