クラスタリングツール「bayon」を試してみた - download_takeshi’s diary
夜中の3時半過ぎですが、久しぶりになんか書こうと思います。 ちょっと前にmixiのfujisawaさんという方がすごくナイスなソフトウェアをリリースしてくれました。 「軽量データクラスタリングツールbayon」 http://alpha.mixi.co.jp/blog/?p=1049 今までにもCLUTOというすごく高精度なクラスタリングツールがありましたが、こいつはライセンス的にちょっとイケズな感じでした。そこにbayonがスーパーマンのように登場してくれました！「商用利用OKだよ」ということで、仕事の上での悩みが解決しました。本当にありがたいことです。 さてさて、早速使ってみたいんですが、ブログに書くのにちょうどいい題材がなかったので、以前に自分が書いたエントリからデータを持ってくることにしました。 「芸能人の相関関係を探ってみるスクリプト」 http://d.hatena.ne.jp
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
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
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