いますぐ実践! Linuxシステム管理
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2010-12-11
DBScanという技をラーニング 論文 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.71.1980 簡単な説明 http://ibisforest.org/index.php?DBSCAN x-means http://d.hatena.ne.jp/m-a-o/20100610#p1 などと同じく、クラスタ数を指定する必要がないクラスタリング手法 具体的には、点集合が与えられた時、点を二種類に分類する。データ間の距離が与えられているとして、距離eps以内にN個以上の点があるような点をcore pointと呼び、N個未満しかないような点をborder pointと呼ぶ。ただし、epsとNはクラスタリング時に指定するパラメータ。つまり大雑把には、ある程度高密度にデータが集積してる点と、そうでない例外的な点を分ける。互いに距離e
「Jubatus Casual Talks #2 異常検知編」に参加してきました - snuffkinの遊び場
このところリアルタイム処理が盛り上がってきつつあり、心躍る日々です。そんな中、Jubatus Casual Talks #2 異常検知編に参加してきました。 Jubatus Casual Talks #1が6月だったので、半年ぶりですね。 Jubatus Casual Talks #1に行ってきました ＆ Jubabaは便利！ - snuffkinの遊び場 スライドはすぐに公開されると思いますが、私が気になった発表の紹介や簡単な感想等を書きます。 前回のCasual Talkでいただいたご要望に対する進捗状況 NTTの小田哲さん(@oda_satoshi)による発表。 前回のCasual TalkでJubatusに対して多くの要望が挙がったので、その対応の進捗状況の説明。Javaのclient APIの改善、jubadump、エラーメッセージや依存パッケージの見直し等。利用者からの要望に応
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K-Means 1 5 2 K-Means 7 2.1 K-Means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 K-Means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3 K-Means 11 3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 4 13 4.1 K-Means . . . . . 13
Streaming k-means approximation - tsubosakaの日記
実家に帰省中，電車の中で読んでた論文の紹介。 概要 k-meansはクラスタリングテクニックとして非常に基本的な手法である。 しかし、k-meansでは全データに対してラベリングを複数回繰り返す必要があり、全データ点を保存する必要がある、そこでk-meansの出力であるk個のクラスタ中心をワンパスで見つける方法を提案する。 ここで得られるクラスタ中心は最適値と比較したときにO(log k)の近似となっている ストリームアルゴリズムについて 本論文で言っているStreamingの意味としては入力を前から見ていって、すべて保存しないアルゴリズムのことを言っている。いわゆるオンラインアルゴリズムのように入力が入ってくるたびに何かしらの結果が得られるわけではない。また，ストリームの長さは有限である事を仮定している。 k-meansとは k-meansとはデータ点 X = {x_1 , ... x_
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Jubatus Casual Talks #2 : 0.5.0の新機能（クラスタリング）の紹介
Jubatus Casual Talks #2(URL : http://connpass.com/event/3968/ ) の発表資料です。 質問があれば気軽にお問い合わせください。Read less
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