Hama-Labo – Hamagami Laboratory
研究室にて作成した機械学習の勉強に役に立つスクリプトやちょっとした実験のアイデアなどを残しておきます。 JavaScriptで機械学習 Implemented by H.Sasaki 線形回帰(Linear Regression) 線形識別(Linear Discriminant, Perceptron) 線形識別（Linear Discriminant, Logistic) ニューラルネットワーク(Neural Network) サポートベクトルマシン(Support Vector Machine) ブースティング(AdaBoost) 決定木(Decision Tree, binary) 決定木(Decision Tree, real value) 強化学習(Reinforcement Learning) k近傍クラスタリング(k-means clustering) WordPressで
K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法（K平均法）の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
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