はてなブログ | 無料ブログを作成しようハリイカの焼売と中華炒め ハリイカをよく、見かけるようになりましたよ。生け簀で、泳いでいたものを一杯購入しました 立派な大きな墨袋や肝は冷凍保存して 柔らかな身は季節のお豆、お野菜と合わせて中華の炒めものに。新鮮なにんにくの茎は刻み、香り高く食欲そそられますね 下足はミンチにし…
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
データが逐次的に与えられる場合のクラスタリングアルゴリズム
最後に、データが逐次的に得られるような状況でのクラスタリングのアルゴリズムに ついて考察する。多次元のベクトルデータが逐次的にしか得られないような場合に、 データを次々と処理してその時点で最良のクラスタリング結果を求めたいとする。こ のようなアルゴリズムは、例えば、ベクトルデータの情報圧縮のための適応的ベクト ル量子化等に応用できる。 ベクトル量子化[32]では、各ベクトルをどの代表ベクトルで代表させるか をコードとして記述することによりベクトル集合を情報圧縮する。現在、ベクトル量 子化は音声信号や画像の情報圧縮のための基本的な手法として利用されている。ベク トル量子化器を設計する場合には、代表ベクトルをどう選ぶか（コードブックの設計） と与えられたベクトルをどの代表ベクトルに符号化するか（量子化）の問題を考える 必要がある。コードブックの設計は，一般に学習データのクラスタリングにより求め
Vizster - kwakita’s diary
SNSのさきがけでFriendsterというものがあります。ご存じですか？もともとの発想は、出会い系SNSのようです。mixiにも似ているのですが、4ホップ先のユーザまでしかプロフィールが公開されない点で制限が強く、そのことが各ユーザにより多くの情報を得る目的で友人を積極的に増やさせる動機付けを与えているようです。今日、紹介する論文はFriendsterの友人関係をグラフ状に可視化するためのVizsterというツールです。mixiをグラフ状に可視化するツールとしてmixiGraphという類似のツールがありますが、直接操作の機能、可視化機能、コミュニティ構造の表示機能などの面でVizsterの方がさらに洗練されているようです。 J. Heer and d. boyd, "Vizster: Visualizing Online Social Networks," in proceedings
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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データマイニング分野のクラスタリング手法（1） (application/pdf オブジェクト)
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/thesis/thesis/node23.html
http://www.db.itc.nagoya-u.ac.jp/~ishikawa/lectures/is06/04.pdf