Amazon.co.jp: アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書): コルメン,T. (著), リベスト,R. (著), シュタイン,C. (著), ライザーソン,C. (著), 哲夫,浅野 (翻訳), 和生,岩野 (翻訳), 博司,梅尾 (翻訳), 雅史,山下 (翻訳), 幸一,和田 (翻訳): 本
k平均法 - Wikipedia
k平均法（kへいきんほう、英: k-means clustering）は、非階層型クラスタリングのアルゴリズム。クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類することから、MacQueen がこのように命名した。k-平均法（k-means）、c-平均法（c-means）とも呼ばれる。 何度か再発見されており、まず、Hugo Steinhusが1957年に発表し[1]、Stuart Lloydが1957年に考案し、E.W.Forgyが1965年に発表し[2]、James MacQueenが1967年に発表しk-meansと命名した[3]。 数式で表現すると、下記最適化問題を解くアルゴリズム[4]。本アルゴリズムでは最小値ではなく初期値依存の極小値に収束する。 単純なアルゴリズムであり、広く用いられている。分類をファジィ化したファジィc-平均法やエントロピー法をはじめ、データ構造を発見す
データ・クラスタリング - Wikipedia
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探索 - Wikipedia
探索（たんさく、英: search）とは、特定の制約条件を満たす物を見つけ出す行動のこと。 何か問題を解くに当たって、有効な解析的な解法を用いることのできない場合は、試行錯誤によって解を得る場合もある。 一部のアルゴリズムは、元々、機械学習と並んで人工知能の分野のアルゴリズムであるが、現在はその他の分野にも応用されている。類義語として検索（英: search）も参照。 探索アルゴリズムとは、大まかに言えば、問題を入力として、考えられるいくつもの解を評価した後、解を返すアルゴリズムである。 まず解くべき問題を状態（英: state）と状態変化（行動、英: action）に分ける。 最初に与えられる状態を初期状態（英: initial state）といい、目的とする状態は最終状態（ゴール、英: final state, goal）と呼ばれる。 初期状態から最終状態に至る、状態及び状態変化の並び
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