k平均法 - Wikipedia
k平均法（kへいきんほう、英: k-means clustering）は、非階層型クラスタリングのアルゴリズム。クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類することから、MacQueen がこのように命名した。k-平均法（k-means）、c-平均法（c-means）とも呼ばれる。 何度か再発見されており、まず、Hugo Steinhusが1957年に発表し[1]、Stuart Lloydが1957年に考案し、E.W.Forgyが1965年に発表し[2]、James MacQueenが1967年に発表しk-meansと命名した[3]。 数式で表現すると、下記最適化問題を解くアルゴリズム[4]。本アルゴリズムでは最小値ではなく初期値依存の極小値に収束する。 単純なアルゴリズムであり、広く用いられている。分類をファジィ化したファジィc-平均法やエントロピー法をはじめ、データ構造を発見す
DPマッチングのプログラム、ソースコード
//// dp.cpp //// DPマッチング： 動的計画法による文字列類似度計算 //// (C) Toru Nakata, toru-nakata@aist.go.jp //// 2004 Oct 19 //// 原典：Needleman, S. B. and Wunsch, C. D. //// "A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins," //// Journal of Molecular Biology, vol.48, pp.443-453, 1970. //// //// ＤＰマッチングとは、系列になってるデータ同士の類似度を比較する方法です。 //// //// 原理は至極簡単で、一致や不一致に応じて、罰金や得
高速フーリエ変換 - MATLAB fft - MathWorks 日本
Y = fft(X) は高速フーリエ変換 (FFT) アルゴリズムを使用して、X の離散フーリエ変換 (DFT) を計算します。Y は、X と同じサイズになります。 X がベクトルの場合、fft(X) はそのベクトルのフーリエ変換を返します。 X が行列の場合、fft(X) は、X の列をベクトルとして扱い、各列のフーリエ変換を返します。 X が多次元配列の場合、fft(X) は、サイズが 1 ではない最初の配列次元に沿った値をベクトルとして扱い、各ベクトルのフーリエ変換を返します。
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