JavaScriptで複雑なデータ視覚化のためのライブラリ「JavaScript InfoVis Toolkit」:phpspot開発日誌
JavaScript InfoVis Toolkit - Interactive Data Visualizations for the Web JavaScriptで複雑なデータ視覚化のためのライブラリ「JavaScript InfoVis Toolkit」 次のような、画像編集ツールで書くにしても大変そうな複雑なデータの描画をJavaScriptで行えます。 描画できるグラフもなかなかユニークなものが多くて、これは覚えておくといつか使えるかもしれません。 APIドキュメントはこちら 関連エントリ 複雑なデータも綺麗に描画できるデータのビジュアライズフレームワーク「Axiis」 データを視覚的に分かりやすくビジュアライズするためのライブラリ集
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
初めてのWindowsアプリケーションの開発 - 簡単！Visual Studio 2008入門（1/5） - ＠IT
以上の設定でプロジェクトを新規作成すると、最も原始的な（＝ひな型の）Windowsアプリーションが完成したことになる。後は、プロジェクトの「ビルド（＝プロジェクトからプログラムを生成する作業）」を行うだけで、プログラムが実行できることは、第1回の「3. 初めてのプログラムを実行する」で解説した。 しかし実際のアプリケーション開発では、第1回のときに解説したように、このひな型のプログラムに機能を付け足していく「プログラミング」もしくは「コーディング」の作業が必要だ。 では、実際のプログラミング作業に入っていこう。 ■プログラミングの手順 実際のプログラミング作業で最低限必要となる作業手順は次のとおりだ。 【要件定義】プログラムに必要な機能を考える 【設計】プログラムの機能を実現する仕組みを設計する 【実装】設計に基づきプログラムのソース・コードを実装（＝コーディング）する それでは、この手順
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
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