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
RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ
Tokyo Cabinet, QDBM, Lux IOなど、DBM同士のパフォーマンス比較はWebで良く見かけるのですが、MySQLのような普通のRDBMSをKey-Value Storage的に使用した場合、DBMと比べてどれくらい差が付くものなのかイメージが湧かなかったので、実際に計測してみました。 Javaプログラムから、Berkeley DB、H2、MySQLの3種類のストレージを使用しました。条件は以下の通りです。 Berkeley DB Java Edition 3.3.75 デフォルト設定 H2 1.1.106 jdbc:h2:file:~/dbmbench Embeddedモードで使用 デフォルト設定 DDLは以下を使用 create table casket ( id integer auto_increment primary key, key_ varchar(255
要素の挿入、削除、ランダムアクセスが全部高速なリストを作った - kaisehのブログ
スキップリスト（Skip List）は1990年に発表された比較的新しいアルゴリズムで、要素の挿入や削除、検索を平衡木と同等のパフォーマンスで実行可能なリスト構造です。 Skip Listは連結リストの多層構成になっています。路線に例えると、最下層のリンクは各駅停車のように、全要素を結んでいます。一方、上層のリンクは急行や特急のように、途中の要素をスキップするようになっています。この路線を特急→急行→…→各駅と乗り継ぐことで、目的の要素に高速に到達できる仕組みです。もっと詳しい解説はこちらやこちらにあります。 で、ここからが本題です。Skip Listの実装はいくつも出ているんですが、Sorted Listとしての実装ばかりで、要素を任意順序で格納できてランダムアクセス（indexを指定してのアクセス）可能なSkip Listが見つからなかったので、自分で作ってみました。 通常のSkip
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