スペクトラルクラスタリング入門 | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは、データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、スペクトラルクラスタリング（Spectral Clustering）について説明します。スペクトラルクラスタリングについて、具体的には、 スペクトラルクラスタリングとは 行列の固有値分解によるグラフの連結成分分解の説明 スペクトラルクラスタリングのアルゴリズムと計算例 関連する話題 を説明します。 スペクトラルクラスタリングとは スペクトラルクラスタリングとは、クラスタリングアルゴリズムの一つです。クラスタリングは機械学習の方法のうち、教師なし学習に分類されます。データが与えられたとき、正解データなしでデータを複数の集団に分ける方法です。 スペクトラルクラスタリングの特徴は、データからグラフを生成し、グラフの連結成分分解を応用してクラスタリングするところです。クラスタリングアルゴリズムとして古典的なものに、KMeansやGa
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
k-means++を試し中 - のんびり読書日記
http://d.hatena.ne.jp/kaiseh/20090113/1231864089 上の記事を見て、k-means++が面白そうだったので、ちょっとだけ試してみた。 k-meansは初期値に大きく依存するところが嫌い。初期値への依存度を軽減するために、初期値を変えて何回か試行してその中で一番良い結果のものを使用する、なんてことをしないといけない。そのため処理時間も馬鹿にならなくなってしまうので、ちょっとこれじゃあなあ…ということで使ってなかった。 でも今回のk-means++は初期値をうまく求めることで、精度と速度の向上が得られるらしい。これはうれしい！ 論文著者のページにサンプルコードがあったので試してみようと思ったんだけど、MFCを使っているみたいで僕の環境ではコンパイルできず…。 http://www.stanford.edu/~darthur/kMeansppTest
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