k-means
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開始行:
*k-means法
k-means Clustering
~
***概要(教師なし|クラスタリング)
k-means法は、クラスタリング(教師なし学習)の代表的な手法...
クラスターというのは「房」「集団」「群れ」のことで、類似...
-[[GoogleImage:k-means法 重心]]
k-means法の k はクラスターの個数を意味するもので、この手...
以下のような手順で、計算処理を繰り返し、結果が収束した時...
-1) 各データをランダムにクラスタに割り当てる(初期設定)
-2) クラスタの重心を求める
-3) 各データのクラスタを、一番重心の近いクラスタに変更する
-4) 3) でデータの入れ替えがどの程度発生しているかチェック
-5) 4) の結果、変化がなければ収束したとみなして終了。
入れ替えが生じている場合は、2) に戻る(計算と入れ替えを...
~
***プログラム例
以下に、k-means法 のサンプルを掲載しています。
ipynb(JupyterNotebook)形式で、GitHubに置いていますが、...
-GitHub:[[K_MeansClustering.ipynb>https://github.com/koi...
-nbviewer:[[K_MeansClustering.ipynb>https://nbviewer.jup...
-使用しているライブラリ
--seaborn:ビジュアライゼーション
--''sklearn'':KMeans
-使用しているデータ:IRIS(sklearnに付属)
--Sepal Length(がく片長 cm)
--Sepal Width(がく片幅 cm)
--Petal Length(花びら長 cm)
--Petal Width(花びら幅 cm)
--Species:setosa, versicolor, virginica ← これは使わない
クラスタ数を「3」に設定してクラスタリングすると、データ...
~
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終了行:
*k-means法
k-means Clustering
~
***概要(教師なし|クラスタリング)
k-means法は、クラスタリング(教師なし学習)の代表的な手法...
クラスターというのは「房」「集団」「群れ」のことで、類似...
-[[GoogleImage:k-means法 重心]]
k-means法の k はクラスターの個数を意味するもので、この手...
以下のような手順で、計算処理を繰り返し、結果が収束した時...
-1) 各データをランダムにクラスタに割り当てる(初期設定)
-2) クラスタの重心を求める
-3) 各データのクラスタを、一番重心の近いクラスタに変更する
-4) 3) でデータの入れ替えがどの程度発生しているかチェック
-5) 4) の結果、変化がなければ収束したとみなして終了。
入れ替えが生じている場合は、2) に戻る(計算と入れ替えを...
~
***プログラム例
以下に、k-means法 のサンプルを掲載しています。
ipynb(JupyterNotebook)形式で、GitHubに置いていますが、...
-GitHub:[[K_MeansClustering.ipynb>https://github.com/koi...
-nbviewer:[[K_MeansClustering.ipynb>https://nbviewer.jup...
-使用しているライブラリ
--seaborn:ビジュアライゼーション
--''sklearn'':KMeans
-使用しているデータ:IRIS(sklearnに付属)
--Sepal Length(がく片長 cm)
--Sepal Width(がく片幅 cm)
--Petal Length(花びら長 cm)
--Petal Width(花びら幅 cm)
--Species:setosa, versicolor, virginica ← これは使わない
クラスタ数を「3」に設定してクラスタリングすると、データ...
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