FITCデモ アップ予定地 | fladdict
FITCで見せたデモとか話のアップロード予定地。 どうせ公開するなら、サンプルコードをwonderflにおいて弄くれるようにしてるのだけど、意外とwonderfl仕様にコンバートするのに時間がかかってる・・・ で話した内容だけど、「実際に多量データのビジュアライジングどうやってやるのさ？」みたいな話。 超大量ビジュアライジングやってみたい人も多いし、ビジュアライジングの資料そのものも多い。 けど、実際問題で現実的なスピードで超多量のものをどうやってビジュアライズするのかの取っ掛かりがないよね？ 的な話で、超大量のものをどうやって動かしたり、管理したり、描画したりするん？って話をパーティクルを例に20分で大まかに話した感じ。 ビジュアライジングやろうとしても、1000～10000個ぐらいのものいきなり動かせっていわれると、初心者はどうにもならないので、そこを突破する取っ掛かり的なことを話した
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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