[Python][Scipy] 様々な距離でボロノイ図を作成してみた | DevelopersIO
はじめに K-means法やk近傍法等のクラスタリングで用いられる距離については、クラスタリングする対象によっては距離として私達が普段馴染んでいるユークリッド距離以外の距離を用いるとうまくいくケースがあります。（Mahout イン・アクション） 私達が普段馴染んでいるユークリッド距離と書きましたが、このユークリッド距離は2つのベクトル \( \boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \) が与えられたとき、次のように定義されます。 [latex] d_{\text{euclid}}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) = \sqrt{\sum^n_{i = 1} (x_i - y_i)^2} [/latex] この距離という概念は数学的には類似度を測る尺度として抽象化され、2つのベクトルを引数としてとり実数を返却する関数 \( d\) は下記
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ボロノイ図の概要とPythonサンプルコード - MyEnigma
なわばりの数理モデル -ボロノイ図からの数理工学入門-posted with カエレバ杉原 厚吉 共立出版 2009-02-24 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 ボロノイ図とは ロボティクスにおけるボロノイ図 Pythonサンプルコード 参考資料 MyEnigma Supporters ボロノイ図とは ボロノイ図は、 ある平面内の点を、 ある特定の点群の中からどれに最も近いかによって 分割してできる図のことを指します。 (下図はボロノイ図の例) ボロノイ図 - Wikipedia 第11回 ボロノイ図の作成（前編）：Blogopolisから学ぶ計算幾何｜gihyo.jp … 技術評論社 ボロノイ図とは ボロノイ図を作る - Qiita ボロノイ図を作るための 特定の点群を母点といい、 ボロノイ図の境界は、 それぞれ隣接する母点の垂直二等分線で構成さ
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