X-meansとボロノイ図描写をPythonで試してみる - Qiita
TL;DR k-meansは計算が軽く、stacking用の特徴量生成なんかでも使える。 でもクラスタ数を決めるのが悩ましい。グリッドサーチ的なこともいいけど、どうやらクラスタ数を勝手に決めてくれるX-meansというものがあるらしいので試してみる。 また、K-meansの可視化でちらほら見かけるボロノイ図のPythonでの描画の仕方について試してみる。 まえおき 統計とか数学とか機械学習とかの専門家ではないので、勘違いやミスなどあるかもしれませんがご容赦ください（勉強目的の記事です） K-meansは計算が早く便利だけど・・ K-means自体はシンプルで計算が早く、またその値を別のシンプルなモデルでstackingさせることで、最終的なモデルをシンプルなものにして、ある程度の精度を維持しつつAPIなんかでの遂次での処理に役立てたりもできます。 教師無しでも扱えるという点も、使いやすいモ
Pythonで単語分散表現のクラスタリング - Ahogrammer
最近の自然言語処理では、単語の分散表現は当たり前のように使われています。 単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加減乗除等の演算を行えるようになります。 これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになることがわかっています。 本記事では、単語分散表現のベクトルをクラスタリングし、意味が近い単語のクラスタを作ってみたいと思います。 これらのクラスタは、眺めて楽しむだけでなく、機械学習の素性として使うこともできます。 イメージ的には、以下のような感じで単語をクラスタにまとめます。 では、単語分散表現をクラスタリングして、単語のクラスタを作ってみましょう。 準備 まずは、作業用のディレクトリを作成しておきましょう。 また、必要に応じて Python の仮想環境も用意します。 以下のコマンドを実行することで、ディレクトリを用意します。 $ mkdir work
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