k-means法 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
k-means法 (k-means method)† 次の目的関数を最小化する分割最適化クラスタリングの代表的手法． \[\mathrm{Err}(\{X_i\})=\sum_i^k\;\sum_{\mathbf{x}\in X_i}\;{\|\mathbf{x} - \bar{\mathbf{x}}_i\|}^2\] ただし，データ集合 \(X\) は，ベクトルで表現されたデータ \(\mathbf{x}\) の集合． クラスタ \(X_i\) は，データ集合の網羅的で互いに素な部分集合． \(\bar{\mathbf{x}}_i\) は \(X_i\) 中の重心(セントロイドともいう)． \(\|\cdot\|\) はユークリッドノルム． ↑ アルゴリズム† 入力はデータ集合 \(X\) とクラスタ数 \(k\)，および最大反復数 maxIter． 初期化：データ集合をランダムに \(
Kmeans法のソースを見つつ - yasuhisa's blog
Cの勉強もかねつつ。kmeans.cとkmeans.Rから最低限必要そうなところを引っ込抜いてきて、コメントを適度に埋めつつやってみました。 Cのソース。100行くらい。短かい。 #include <R.h> #include <Rinternals.h> void mykmeans(double *x, int *pn, int *pp, double *cen, int *pk, int *cl, int *pmaxiter, int *nc, double *wss) { int n = *pn, k = *pk, p = *pp, maxiter = *pmaxiter; int iter, i, j, c, it, inew = 0; double best, dd, tmp; Rboolean updated; for(i = 0; i < n; i++) cl[i] = -1
K-means法
クラスター分析の手法は２種類に大別される．一つはグループの数（クラスター数）を徐々に増やしていく（もしくは減らしていく）階層的な手法．もう一つはあらかじめクラスター数を固定して分類を行う非階層的な手法である．ここでは両者の違いとともに，非階層的な手法の代表例であるK-means法について概説する． 階層的なクラスタリング手法では，クラスター数を徐々に減らす場合，初めはすべての個体を要素一つからなるクラスターと考え，互いの距離の近いものから順にクラスターを融合していくことにより，適当な数のグループに分割する．そのため，クラスター間の融合の順序とその類似度を表すデンドログラム（樹状図）が形成されるという特徴がある． 非階層的な手法の代表例であるK-means法では，あらかじめ固定された数（例えば，K個）のクラスターのおのおのにその代表であるプロトタイプを与え，それぞれの個体を最も近いプロトタイ
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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