クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
重なる気持ち -台形補正- | _level0 - KAYAC Front Engineer Blog
どもはじめまして、タローです。 flashとの出会いから早1年、flash好きが昂じてそのまま入社して2月目に入ろうとしている、2009新卒の新入社員です。 先輩のやっているコンテンツで計算のお手伝いをしたことがあったので、今回は座標変換のお話について少ししようと思います。四角形と四角形がぴったり重なりあいたいという気持ちをどう説明するか、ということで「アフィン変換」と「射影変換」のお話をします。図やサンプルもつけてみましたので是非ご覧下さい。 アフィン変換って？ 詳しくは、livedocsのMatrixのところにある図のような変換が出来て、任意の平行四辺形から任意の平行四辺形への変換が可能です。つまり、平行な直線が平行な直線に移るような変換です。
Saqoosha :: スーパー高速に射影変換するには
昨日のてら子で質問にあった射影変換の高速化。気になったのでやってみましたよ。射影変換 (Homography) てのは↓こういうのを言います。 左のようなパースのついた画像から、真っ正面むいてる絵を取り出すのに使ったりするですね。まーったく理論とかわかってなかったのでいろいろググって探してみたところ、AS3 で書いてる人がいたのでこれをベースにやってみました。OpenCV のソースみてるとかなり複雑そうだったのにこれはすごくシンプル。意外と簡単。 高速化の方法としては 2 つ。1 つは、Pixel Bender を使う方法。もう 1 つは DisplacementMapFilter を使う方法。両方書いてみた。で、処理速度を計測してみた結果。 –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– .
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
ソートアルゴリズムの可聴化 - ならば
Sorting Algorithm Animationsなどのサイトでは、ソートアルゴリズムの可視化の例を見ることができる。今回は可視化に倣ってソートアルゴリズムを可聴化した。聴覚化すると、情報を分かりやすく提示するという方向から外れるけど。 ソートする対象は50から90までの整数をランダムに並べた列。可聴化の方法は、整数をMIDIノート番号とみなして、ソートアルゴリズムが各時点でポイントしている位置にある、MIDIノート番号の音高の音を鳴らすようにした。ChucKのプログラムはいつもより長くなったから最後に載せる。 録音したもの。元の整数列は全部同じで、サイズ（整数の数）は30。 バブルソート 選択ソート 挿入ソート シェルソート クイックソート マージソート ヒープソート 拡張としては、 より詳細に情報を提示する方向（例：整数同士の位置の交換時に音色を変える） サウンドアートな方向（例
Beste Online Casinos Österreich 2024 - Unsere Rangliste
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GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
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livedoor Developers Blog:String::Trigram でテキストの類似度を測る - livedoor Blog（ブログ）
こんにちは。検索グループ解析チームの nabokov7 です。 今回は、livedoor キーワードでの事例より、テキストの類似度を測るのに便利な手法を紹介します。 livedoor キーワードは、livedoor ブログでその日その日で話題になった語をランキング表示するサービスです。 当初、はてなキーワードやWikipediaを足して2で割ったようなサービスを作れといった開き直った指示のもとで開発が開始されたともいう、分社化前の芸風の名残で、キーワードの検索結果にはユーザが自由に解説を書き込める Wikipedia 的スペースもついています。 で、この解説部分に、さまざまなサイトから文章をまる写ししちゃう人がとても多いのですね。 特に多いウィキペディア日本語版からの剽窃を防止するために、livedoor キーワードでは以下のような対策を講じることにしました。 ウィキペディア日本語版の解説
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