窓の杜 - 【REVIEW】マインドマップやツリー図などが混在する図解を手軽に作成できる「XMind」
「XMind」は、グラフィカルな図解を手軽に作成できるソフト。Windows 2000/XP/Server 2003/Vistaに対応するフリーソフトで、作者のWebサイトからダウンロードできる。なお、本ソフトをダウンロードするにはメールアドレスなどを登録し、無料のアカウントを取得する必要がある。 マインドマップやツリー図、魚骨図、組織図など、さまざまなスタイルの図解を作成できるほか、それぞれのスタイルを1つの図解に混在させることも可能。たとえば、図解全体のスタイルは放射状のマインドマップとしつつ、末端のサブトピックはツリー図で読みやすくしたりと、柔軟に作図できるのが特長だ。 トピックやサブトピックを作成すれば、各トピックが重ならないように自動で整列するので、トピックの並び替えなどに気を取られることなく、アイデアなどの整理に集中できるだろう。また、親子関係を示す基本線とは別に、矢印や囲い線
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
【アドレス変わりました】地下鉄マップ動作サンプル
ブックマークして下さってる方がいるとは知らずに移動先の明示していませんでした。すいません。。 以下のアドレスに変わったのでブックマーク登録の変更お願いします。 http://metromap.jtc21.com/
第6回 はてなブックマークの可視化（後編） | gihyo.jp
はじめに 最終回となる今回は、これまでの学習内容のまとめとして、はてなブックマークの人気エントリーをツリーマップとして可視化します。 この可視化では、ノードの表示位置によってブックマークのカテゴリ特性を、ノードの大きさによってブックマーク数を、そして色によってブックマークの「コメント率」を、それぞれ視覚的に表現します。 ソースコードのダウンロード 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。ZIPファイルを展開して生成されるフォルダを、プロジェクトとしてNetBeansに読み込むことも可能です。 特徴量ベクトルの生成 前回のプログラムでは、はてなブックマークにユーザーが付与したタグの一覧を収集しました。このタグ情報を特徴量ベクトルに変換し、第2回で作成したMultiVectorクラスのインスタンスとして表現することを考えます。 このとき問題とな
第1回 情報可視化の概要 | gihyo.jp
はじめに コンピュータやインターネットの発展によって、大量のデータを集積し、分析することが容易になってきました。しかし、データそのものに関心が集まる一方で、データの「見せ方」については、あまり注意が払われていないのが現実ではないでしょうか。 データは、人が理解することで初めて価値を持ちます。そして、その理解のカギを握っているのは、データを人の目で知覚可能な形へと「可視化」するプロセスに他なりません。データはただ表示すれば良いと安易に考えるのはやめて、表現力豊かな可視化のテクニックを追求してみませんか？ 本連載では、具体例やサンプルコードを交えながら、情報可視化の基礎から実践までを解説します。 情報可視化とは何か 「可視化（Visualization）」とは、画像やアニメーションのような視覚的表現を使用し、人に何らかの意味を伝達することです。特に「情報可視化（Information Vi
離散数学 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "離散数学" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2024年1月） この記事には独自研究が含まれているおそれがあります。問題箇所を検証し出典を追加して、記事の改善にご協力ください。議論はノートを参照してください。（2024年1月） 離散数学（りさんすうがく、英: discrete mathematics）とは、原則として離散的な（言い換えると連続でない、とびとびの）対象を扱う数学のことである。有限数学または離散数理と呼ばれることもある。 グラフ理論、組み合わせ理論、最適化問題、計算幾何学、プログラミング、アルゴリズム論が絡む[1]
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The Bridges Organization - Mathematical Art Exhibits
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