Rでクラスター分析〜距離行列の生成からクラスタリングまで – marketechlabo
クラスター分析は 距離行列の生成（類似度行列ではない！） クラスタリングの実行 という流れになる。 それぞれのステップで、採用する 距離の種類 クラスタリングの方法 がチューニング変数となる。 この順に手順を見ていく。 行数、列数の多いビッグデータ向きのデータ形式であるMatrixパッケージに対応した距離行列についても説明する。 距離行列を生成する 類似度行列ではなく距離行列を作る。similarityではなくdistanceを作る。 直感的にはデータから距離の指標（どれだけ離れているか）ではなく類似度（どれだけ近いか）の指標を抽出し、そこからクラスタリングしたいケースが多いのだが、あくまで類似度指標に基づいた距離行列を生成するのである。 通常のdist関数では対応する距離の種類が少ないのでproxyパッケージを使う。 距離行列を生成するメソッドはdist(data, method="距離
K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法（K平均法）の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
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