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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
データを視覚的に分かりやすくビジュアライズするためのライブラリ集:phpspot開発日誌
20 Useful Visualization Libraries | A Beautiful WWW データを視覚的に分かりやすくビジュアライズするためのライブラリ集が色々。 Prefuse (Java) & FLAIR (Flex) simile (AJAX) Processing (Java) GigaPan (Service) JFree (Java) OpenLayers (JavaScript) TimeMap (Java) 全て見る 図があると、テキストベースよりも更に分かりやすい画面が作れそうですね。 関連エントリ Prototypeベースのグラフ描画用JSライブラリ「ProtoChart」 PHPでクールなグラフを描画できるクラスライブラリ「pChart」
fladdict.net blog: 情報可視化のバイブル Visualizing Data
Visualizing Data 最近は「見える化」っていうんですかね、著者のBen Fryはprocessingの生みの親にして、多量情報のビジュアライズを専門にするMITの研究者。 有名なところだとAnemoneとValenceなのかな。 同書は情報の可視化から、その理論、使いどころ、アルゴリズムからソースコードまで色々列挙されたナイスな本。まぁ英語だけどパラパラ見て絵が気に入ったらソースコード読むで色々勉強になりそう。 あとBen Fryの論文読みたければ、「情報デザイン―分かりやすさの設計」 という本に和訳が入っててお勧め。こちらもかなり名著というかマストな一品。 自分的にはiknowよりこういう本読む方が英語の勉強になる気がするYO
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