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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
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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