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
最近のBayesian Methods - nobuyukishimizuの日記
Clustering 系の Bayesian Methods HLT の Tutorial が非常に面白かったので紹介します。 http://bayes.hal3.name http://www.isi.edu/~hdaume/bayes/hlt-slides.pdf HLT 2004 の tutorial はここ。 https://ssli.ee.washington.edu/~bilmes/bilmes_hlt04_tutorial/bilmes_tutorial.pdf これらのモデルで、何が難しいかというと、Hidden Variableがふたつ以上隣にあり、関連があるために、推定しにくいのが問題だそうです。 だから分布が指定してあっても簡単に計算できない。 前に出てきたTutorial (non-parametric bayes)は、 このtutorialの延長線上にあります。
83's : MeCabの辞書作成補助
形態素解析器MeCabの 辞書を自分で作る場合、動詞や形容詞など活用する品詞については 自分で活用を書かなければいけないんですが、 激しく面倒なのでこれを自動化するやつを作ってみた。 （ ・∀・）つ[katsuyou.tar.gz] このプログラムを使うには、別途ローマ字ひらがな変換ライブラリ suikyoと、 茶筌に（多分）付属しているcforms.chaが必要です。 まー基本的にはcforms.chaでなくても、同じフォーマットで、かつ活用形の中に「基本形」が 入っていれば動くはずです。 あとRubyも必須です。 katsuyou.rbは、入力されたMeCabの辞書の中で活用できるものがあるとそれを活用展開します。 だからあらかじめ1つだけ書いておきます。 ちなみにフォーマットはこう。 表層形,コスト,品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用型,活用形,原形,読み,発音 例
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