Visualization of K-means
index.html �靝�U ����U <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <div id="drawArea"></div> <script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script> <script> var dataNum = 100; var clusterNum = 3; var centroid = true; var first = false; var finish = false; var dataset = [] var centroidArr = [] clusterColor = ['#a00', '#aa0', '#0a0', '#00a', '#
適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。 これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。 調べたところ、Javaのデータマイニングツー
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Revisiting k-means: New Algorithms via Bayesian Nonparametrics
