密な部分構造抽出のための階層的凝集型クラスタリング手法
論文 DBSJ Letters Vol.6, No.3 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――― 密な部分構造抽出のための階層的 凝集型クラスタリング手法 A Method for Extracting Dense Substructures based on Hierarchical Agglomerative Clustering 高木 允 ♥ 北上 始 ♦ 田村 慶一♦ 森 康真♦ Makoto TAKAKI Keiichi TAMURA Yasuma MORI Hajime KITAKAMI 本研究では，Newman らによって提案されているネット ワークのクラスタリング手法を改良し， 密な部分構造を優先 的にクラスタリングする手法を提案する．Newman らの手 法は，階層的凝集型クラスタリング手法であり，Q という評 価指標をもとに
Introduction to Dirichlet Process and its Applications - yasuhisa's blog
学習とモデルの複雑さ*1 混合モデルにおける混合数や多項式回帰での次数をどのようにして決めるか? AICなどの情報量基準 CVによるパラメータの決定 Nonparametric Bayesian ノンパラベイジアンは違う発想をする 柔軟でないモデルは間違った推論をしてしまう 柔軟でないというのは混合数「5」の混合ガウス分布とか、次数「4」の多項式回帰とか もっと柔軟なモデルを作ろう モデルのパラメータ数をサンプル数によって可変にしよう ある意味、パラメータ数をに持っていく ノンパラメトリックなモデルはモデル選択をする必要性がない パラメトリックなモデル 有限個のパラメータ集合について考えている 新たなデータを予測するときには、前のデータとは独立なことを想定している 有限個のパラメータによって、データの特性全てを記述する 手に入るデータの量が限られていれば、モデルの複雑さは限定されてしまう
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辻井研演習３ 単語クラスタリングの諸考察 岡野原 大輔 04/05/24 1 背景 集合中の要素を、それらの間で定義される類似度や全体の整合性を基準にして似ている要素同士で分類する クラスタリング技術は多くの分野において、有効であることが示されてきた。自然言語処理分野においても、 単語を分類したり、文書を分類するなど、多くのケースで使用されている。 単語を Class に分類することの利点は、N-gram などの学習において、推定すべきパラメーター数に対し、 得られる情報が少ない場合に起こる Sparseness の問題が、Class N-gram を用いた補間 [2] によって解決さ れ、より頑健なモデルとなり、言語モデルの精度が向上することが挙げられる。他の利点として、文書クラス タリングにおいて、文書中の単語の出現状況を各文書の feature として用いて分類する場合、単語数
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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