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 - てっく煮ブログ
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、RESET 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。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なります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
Mercurial の利用
重要: Mercurial の 1.x ⇒ 2.0 では、 コンセプト／操作性／互換性等における大きな改変はありません。 あくまで通常の定例アップデートに過ぎませんので、 従来の版を元に書かれている情報の多くは、そのまま適用可能です。 はじめに ノート PC での移動中作業が多くて 「オフラインでコミット／ブランチ作成／履歴参照／差分参照できない」 ことに不便を感じていたり、 「システム構成例」 に示すような構成管理の仕組みを必要とした経験がある場合、 分散リポジトリ形式を用いる Mercurial は、 試してみる価値のあるソフトウェア構成管理 （SCM: Software Configuration Management） ツールと言えます。 しかし、 CVS などを常用して SCM ツールの原理／概念を理解している人でも、 意外に「分散リポジトリ」という考え方がピンとこない場合が有る
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