クラスタリングツールbayonを使っていて、常々「どうしてこんなに高速に処理できんのかなぁ」と疑問に感じていました。repeated bisectionという手法自体がk-means法などと比べると効率がいいのですが、それにしても、それだけでは説明がつかないほど爆速なわけです。 うまく例えられませんが、自前でk-meansのスクリプトを書いて比べてみると、自転車と新幹線くらいちがうという印象です。はじめてCLUTOを触った時、数万件程規模のクラスタリング処理が本当に「あっ」という間に終わってしまい、びっくりした記憶があります。 きっと実装面でなにか特殊なことがあるんだろうなと思い、mixiエンジニアブログでbayonの記事を改めて読み漁っていたら、以下の部分が目に止まりました。 このクラスタの評価は、クラスタの各要素とクラスタの中心とのcosine類似度の和としています。この和が大きいほど