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
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
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