Cluster analysis - Wikipedia
Cluster analysis, or clustering, is a data analysis technique aimed at partitioning a set of objects into groups such that objects within the same group (called a cluster) exhibit greater similarity to one another (in some specific sense defined by the analyst) than to those in other groups (clusters). It is a main task of exploratory data analysis, and a common technique for statistical data anal
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
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
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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