Posted by Jayant Madhavan and Alon Halevy People today use search engines for all their information needs, but when they pose a particular...
Research Blog: Clustering Related Queries Based on User Intent
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第3回　ツリーマップã«ã‚ˆã‚‹æœ¨æ§‹é€ ã®å¯è¦–化（å‰ç·¨ï¼‰ | gihyo.jp
ã¯ã˜ã‚ã« å‰å›žã¯ã€çµ±è¨ˆå¦çš„観点ã‹ã‚‰ã®æƒ…å ±å¯è¦–化ã¸ã®ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã¨ã—ã¦ã€ã€Œâ 階層的クラスタリングã€ã®æ‰‹æ³•ã‚’紹介ã—ã€ãã®å®Ÿè£…ã¨å‹•ä½œç¢ºèªã‚’è¡Œã„ã¾ã—ãŸã€‚ 今回ã‹ã‚‰ã¯ã€éšŽå±¤çš„クラスタリングã®å®Ÿè¡Œçµæžœã‚’視覚的ã«åˆ†ã‹ã‚Šã‚„ã™ã表ç¾ã™ã‚‹æ‰‹æ®µã¨ã—ã¦ã€ã€Œâ ツリーマップã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã‚’å–り上ã’ã¾ã™ã€‚ ソースコードã®ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ 今回作æˆã™ã‚‹ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯ã€ã“ã¡ã‚‰ã‹ã‚‰ä¸€æ‹¬ã—ã¦ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ZIPファイルを展開ã—ã¦ç”Ÿæˆã•ã‚Œã‚‹ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒ€ã‚’ã€ãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã¨ã—ã¦NetBeansã«èªã¿è¾¼ã‚€ã“ã¨ã‚‚å¯èƒ½ã§ã™ã€‚ ツリーマップã®æ¦‚è¦ ãƒ„ãƒªãƒ¼ãƒžãƒƒãƒ—ï¼ˆtreemap）ã¨ã¯ã€äºŒæ¬¡å…ƒå¹³é¢ä¸Šã®é ˜åŸŸã‚’入れå状ã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ã€æœ¨æ§‹é€ ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’å¯è¦–化ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ã§ã™ã€‚ ツリーマップを利用ã—ãŸæƒ…å ±å¯è¦–化ã®æœ‰åãªä¾‹ã¨ã—ã¦ã¯ã€ä¸–ç•Œã®ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‚¹è¨˜äº‹ã‚’タイル状ã«ä¸¦ã¹ã¦é–²è¦§ã§ãã‚‹newsmap（図1）ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 図1 ã¾ãŸ
クラスタリングã®å®šç•ªã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ 「K-means法ã€ã‚’ビジュアライズã—ã¦ã¿ãŸ - ã¦ã£ã煮ブãƒã‚°
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MapReduce and K-Means Clustering
A place to read about topics of interest to data miners, ask questions of the data mining experts at Data Miners, Inc., and discuss the books of Gordon Linoff and Michael Berry. Google offers slides and presentations on many research topics online including distributed systems. And one of these presentations discusses MapReduce in the context of clustering algorithms. One of the claims made in thi
lsh
2. ( 最 ) è¿‘å‚点探索 ( Nearest Neighbor Search) ã¨ã¯ ã„ã‚ゆるã€ç‰¹å¾´ç©ºé–“内ã§ã®é¡žä¼¼ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æŽ¢ç´¢ 二種類ã®å•é¡ŒãŒè€ƒãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ 定義 â„œ d 空間上ã®ç‚¹é›†åˆ P ãŒä¸Žãˆã‚‰ã‚ŒãŸå ´åˆ 最近å‚点探索 クエリ点 q ã«å¯¾ã—〠p∈P ã§ã€ ||p-q|| を最å°ã¨ã™ã‚‹ç‚¹ p を求ã‚ã‚‹å•é¡Œ r- è¿‘å‚点探索 クエリ点 q ã«å¯¾ã—〠p∈P ã§ã€ ||p-q||<r ã¨ãªã‚‹ç‚¹ p ã‚’ ( å˜åœ¨ã™ã‚‹ã®ãªã‚‰ã° ) 列挙ã™ã‚‹å•é¡Œ 3. è¿‘å‚点探索å•é¡Œ è¿‘å‚点探索アルゴリズムã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ãŠã„ã¦åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã‚‹ インスタンスベースå¦ç¿’(k-è¿‘å‚法) クラスタリング データセグメンテーション データベース検索 最çŸçµŒè·¯æœ¨æŽ¢ç´¢(Minimum Spanning Tree) データ圧縮 類似データ検索 4. è¿‘å‚点探索アルゴリズム最もå˜ç´”ãªã‚‚ã®ã¯ã€ã‚¯ã‚¨ãƒªç‚¹ q ã¨ã€ p∈P ã®ç‚¹å…¨
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スペクトラルクラスタリングã¯æ¬¡å…ƒåœ§ç¸®ã—ãªãŒã‚‰Kmeansã™ã‚‹æ‰‹æ³• - æ¦è”µé‡Žæ—¥è¨˜
機械å¦ç¿’ç³»ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã‚’続ã‘ã¦æ›¸ã„ã¦ã¿ã‚‹ã€‚クラスタリングã«ã¤ã„ã¦çŸ¥ã‚‰ãªã„人ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªèªã‚“ã§ã‚‚ã¡ã‚“ã·ã‚“ã‹ã‚“ã·ã‚“ã ã¨æ€ã†ã®ã§ã€ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã¨ã„ã†æ¦‚念ã«ã¤ã„ã¦ã¯çŸ¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã¨ã™ã‚‹ã€‚ ãã‚Œã§ã€ä»Šæ—¥ã¯ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ©ãƒ«ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã®è©±ã€‚自然言語処ç†ä»¥å¤–ã§ã‚‚利用ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒã€ã“ã‚Œã¯ã‚°ãƒ©ãƒ•ã®ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«ã«åŸºã¥ãクラスタリングã®æ‰‹æ³•ã§ã€åŠæ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã¸ã®æ‹¡å¼µãŒã‚„ã‚Šã‚„ã™ã„ã®ãŒåˆ©ç‚¹ã€‚ãªã«ã‚’ã™ã‚‹ã‹ã¨ã„ã†ã¨ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’グラフã®åˆ†å‰²å•é¡Œ(ç–Žã§ã‚るエッジをカット)ã«å¸°ç€ã—ã¦è§£ã手法ã§ã€ã©ã†ã„ã†ãµã†ã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã‹ã«ã‚ˆã£ã¦ Normalized cut (Ncut) ã¨ã‹ Min-max cut (Mcut) ã¨ã‹ã„ã‚ã„ã‚ã‚る。 完全ã«ã‚°ãƒ©ãƒ•ãŒåˆ†å‰²ã§ãã‚‹å ´åˆã¯ã“ã‚Œã§ã‚ã§ãŸã—ã‚ã§ãŸã—ãªã®ã ãŒã€å®Ÿä¸–ç•Œã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã¯ãã‚“ãªç°¡å˜ã«åˆ‡ã‚Œãªã„ã“ã¨ãŒå¾€ã€…ã«ã—ã¦ã‚る。ãã‚Œã§è¿‘ä¼¼ã—ã¦ã“ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•åˆ†å‰²å•é¡Œã‚’解ãã®ã ãŒã€Normalized c
Mahout in Action
Mahout in Action is a hands-on introduction to machine learning with Apache Mahout. Following real-world examples, the book presents practical use cases and then illustrates how Mahout can be applied to solve them. Includes a free audio- and video-enhanced ebook. about the technology A computer system that learns and adapts as it collects data can be really powerful. Mahout, Apache's open source m
類似度ã¨è·é›¢ - CatTail Wiki*
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[機械å¦ç¿’] クラスタリングã«ãŠã‘るコサイン類似度ã«é–¢ã™ã‚‹æ€§è³ªã®è¨¼æ˜Ž - tsubosakaã®æ—¥è¨˜
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![[機械å¦ç¿’] クラスタリングã«ãŠã‘るコサイン類似度ã«é–¢ã™ã‚‹æ€§è³ªã®è¨¼æ˜Ž - tsubosakaã®æ—¥è¨˜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/437ae042a71338c391758f2afa29457c5ff0c015/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127124028144%2F17680117127124030345%2F1557332441)
文書クラスタリングã®æŠ€æ³•ã‚¼ãƒŸ
III. 文書クラスタリングã®æŠ€æ³• A. å˜ä¸€ãƒ‘スアルゴリズム1. k-means 法ã®é©ç”¨ 2. Willett ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ 3. å¹³å‡ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ãƒ»ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ
文書クラスタリングã®åŸºç¤Ž
文書クラスタリングã®åŸºç¤Ž 大西 祥代，廣安 知之，三木 光範 ISDL Report No. 20070913004 2007å¹´ 4月 24æ—¥ Abstract 文書クラスタリングã§ã¯ï¼Œæ–‡æ›¸ã®å®šç¾©ï¼Œã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã«ç”¨ã„る類似度ã®å®šç¾©ï¼Œã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°æ‰‹æ³•ãªã©ã«ç‰¹å¾´çš„ãªç‚¹ãŒã‚る．ãã“ã§æœ¬å ±å‘Šã§ã¯ãれらをã¾ã¨ã‚，文書クラスタリングã«å¯¾ã™ã‚‹ç†è§£ã‚’æ·±ã‚る． 1  ã¯ã˜ã‚ã« çŸ¥çš„ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ãƒ‡ã‚¶ã‚¤ãƒ³ç ”ç©¶å®¤ã§ã¯ï¼ŒISDLレãƒãƒ¼ãƒˆã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ç ”ç©¶å ±å‘Šã‚’ç¾åœ¨ã¾ã§ã«1300本以上Web上ã«å…¬é–‹ã—ã¦ã„る．多ãã®ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆãŒå˜åœ¨ã™ã‚‹ãŒï¼Œãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆã®åˆ†é¡žã¯è¡Œã‚ã‚Œã¦ã„ãªã„ãŸã‚，クラスタリングã«ã‚ˆã‚Šè‡ªå‹•çš„ã«ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆã®ã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—化を行ã†ã“ã¨ã‚’目指ã—ã¦ã„る．ã—ã‹ã—ISDLレãƒãƒ¼ãƒˆã®ã‚ˆã†ãªæ–‡æ›¸ã«å¯¾ã™ã‚‹ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã§ã¯ã„ãã¤ã‹ç‰¹å¾´çš„ãªäº‹é …ãŒã‚り，ãれらを考慮ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚る．ãã“ã§æœ¬å ±å‘Šã§ã¯æ–‡æ›¸ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã«é–¢ã™ã‚‹ç‰¹å¾´ç‚¹ã‚’ã¾ã¨
[自己組織化写åƒ] - Wikipedia
自己組織化写åƒï¼ˆã˜ã“ãã—ãã‹ã—ゃãžã†ã€è‹±: Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）ã¯ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®ä¸€ç¨®ã§ã‚ã‚Šã€å¤§è„³çš®è³ªã®è¦–覚野をモデル化ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚る。自己組織化写åƒã¯ã‚³ãƒ›ãƒãƒ³ã«ã‚ˆã£ã¦æ案ã•ã‚ŒãŸãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã‚ã‚Šã€æ•™å¸«ãªã—å¦ç¿’ã«ã‚ˆã£ã¦å…¥åŠ›ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ä»»æ„ã®æ¬¡å…ƒã¸å†™åƒã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。主ã«1～3次元ã¸ã®å†™åƒã«ç”¨ã„られã€å¤šæ¬¡å…ƒã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®å¯è¦–化ãŒå¯èƒ½ã§ã‚る。出力ã¨ãªã‚‹ç©ºé–“をマップ (map)ã€ç«¶åˆå±¤ (competitive layer)ã€ã‚‚ã—ãã¯å‡ºåŠ›å±¤ (output layer) ã¨å‘¼ã¶ã€‚出力層ã«å¯¾ã—ã¦å…¥åŠ›ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ç©ºé–“を入力層(input layer)ã¨å‘¼ã¶ã“ã¨ã‚‚ã‚る。自己組織化写åƒã¯ã‚³ãƒ›ãƒãƒ³ãƒžãƒƒãƒ— (Kohonen map)ã€ã‚³ãƒ›ãƒãƒ³ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ (Kohonen network)ã€è‡ªå·±çµ„織化マップã€ã‚½ãƒ
![[自己組織化写åƒ] - Wikipedia](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca8ebce88f8a50de73de64efc935b210220d88b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fupload.wikimedia.org%2Fwikipedia%2Fcommons%2Fthumb%2Ff%2Ffe%2FKernel_Machine.svg%2F1200px-Kernel_Machine.svg.png)
渡辺慧 - Wikipedia
1910å¹´ã€æ±äº¬åºœç”Ÿã¾ã‚Œã€‚å¦ç¿’院ä¸ç‰ç§‘ã€æ±äº¬é«˜ç‰å¦æ ¡ã‚’経ã¦ã€1933å¹´ã€æ±äº¬å¸å›½å¤§å¦ç†å¦éƒ¨ç‰©ç†å¦ç§‘ã‚’å’æ¥ã™ã‚‹ã€‚在å¦ä¸ã«ç†åŒ–å¦ç ”究所ã§å¯ºç”°å¯…彦ã®æŒ‡å°Žã‚’å—ã‘る。1933å¹´ã€ãƒ•ãƒ©ãƒ³ã‚¹æ”¿åºœç•™å¦ç”Ÿã¨ã—ã¦æ¸¡ä»ã€ãƒ‘リã§ãƒ‰ãƒ»ãƒ–ãƒã‚¤ã«å¸«äº‹ã—ã€ç†±åŠ›å¦ã®ç¬¬äºŒæ³•å‰‡ã¨æ³¢å‹•åŠ›å¦ã®ç ”究を始ã‚る。1937å¹´ã€ãƒ©ã‚¤ãƒ—ツィヒã«ç§»ã‚Šã€ãƒã‚¤ã‚¼ãƒ³ãƒ™ãƒ«ã‚¯ã«åŽŸåæ ¸ç†è«–を師事ã™ã‚‹ã€‚åŒå¹´ã€å¾Œã«ãƒ‰ã‚¤ãƒ„æ–‡å¦è€…ã§ãƒãƒ¯ã‚¤å¤§å¦æ•™æŽˆã¨ãªã‚‹ãƒ‰ãƒãƒ†ã‚¢ãƒ»ãƒ€ã‚¦ã‚¢ãƒ¼ã¨çµå©šã™ã‚‹ã€‚ 1939å¹´ã€ç¬¬äºŒæ¬¡ä¸–界大戦ã®å‹ƒç™ºã¨ã¨ã‚‚ã«ãƒ‰ã‚¤ãƒ„を離れã€ã‚³ãƒšãƒ³ãƒãƒ¼ã‚²ãƒ³ã®ãƒœãƒ¼ã‚¢ã®è¨±ã«ã—ã°ã‚‰ã滞在ã—ãŸå¾Œã€åŒå¹´12月ã«å®¶æ—ã¨ã¨ã‚‚ã«å¸°å›½ã™ã‚‹ã€‚以é™ã€ç†åŒ–å¦ç ”究所員ã€æ±äº¬å¸å›½å¤§å¦ç¬¬äºŒå·¥å¦éƒ¨åŠ©æ•™æŽˆã€ç«‹æ•™å¤§å¦ç†å¦éƒ¨æ•™æŽˆã‚’æ´ä»»ã—ã€ç¬¬äºŒæ¬¡ä¸–界大戦後ã®1950å¹´ã«æ¸¡ç±³ã€‚ 1956å¹´ã€IBMãƒ¯ãƒˆã‚½ãƒ³ç ”ç©¶æ‰€å“¡ã¨ãªã‚Šã€é‡å力å¦ã‚’基礎ã¨ã™ã‚‹ç‹¬è‡ªã®æƒ…å ±ç†è«–ã®æ§‹ç¯‰ã¨ãã®å¿œç”¨ç ”究を行ã†ã€‚以é™ã€ã‚¤ã‚§ãƒ¼ãƒ«å¤§å¦æ•™æŽˆã€ãƒãƒ¯ã‚¤
マãƒãƒ©ãƒŽãƒ“スè·é›¢ - Wikipedia
多変数間ã®ç›¸é–¢ã«åŸºã¥ãã‚‚ã®ã§ã‚ã‚Šã€å¤šå¤‰é‡è§£æžã«ç”¨ã„られる。新ãŸãªæ¨™æœ¬ã«ã¤ãã€é¡žä¼¼æ€§ã«ã‚ˆã£ã¦æ—¢çŸ¥ã®æ¨™æœ¬ã¨ã®é–¢ä¿‚を明らã‹ã«ã™ã‚‹ã®ã«æœ‰ç”¨ã§ã‚る。データã®ç›¸é–¢ã‚’考慮ã—ã€ã¾ãŸå°ºåº¦æ°´æº–ã«ã‚ˆã‚‰ãªã„ã¨ã„ã†ç‚¹ã§ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰ç©ºé–“ã§å®šç¾©ã•ã‚Œã‚‹æ™®é€šã®ãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰è·é›¢ã¨ã¯ç•°ãªã‚‹ã€‚ ã‚る集団内ã®ç‚¹ãŒå¤šå¤‰æ•°ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« ã§è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ã¨ãã€ãã®é›†å›£ã®å¤‰æ•°ã”ã¨ã®å¹³å‡å€¤ã‚’縦ベクトル㧠ã¨è¡¨ã—ã€é›†å›£ã®å…±åˆ†æ•£è¡Œåˆ—（å„変数間ã®å…±åˆ†æ•£ã‚’é…列ã—ãŸè¡Œåˆ—）を ã¨ã™ã‚Œã°ã€ã‚る点 ã‹ã‚‰ã®é›†å›£ã¸ã®ãƒžãƒãƒ©ãƒŽãƒ“スè·é›¢ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«å®šç¾©ã•ã‚Œã‚‹ï¼š å¹³æ–¹æ ¹ã®å†…å´ã¯ã€ç¸¦ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã®è»¢ç½®ã¨è¡Œåˆ—ã¨ç¸¦ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã®ç©ã§ã‚ã‚Šã€ã‚¹ã‚«ãƒ©ãƒ¼é‡ï¼ˆæ£å€¤äºŒæ¬¡å½¢å¼ï¼‰ã§æ£ã§ã‚る。 マãƒãƒ©ãƒŽãƒ“スè·é›¢ã¯ã¾ãŸã€å…±åˆ†æ•£è¡Œåˆ—㌠ã§åŒã˜ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†2ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã€ 㨠ã®é–“ã®éš”ãŸã‚Šã®æŒ‡æ¨™ã¨ã—ã¦ã‚‚定義ã§ãる： 共分散行列ãŒå¯¾è§’行列ã§ã‚ã‚Œã°ï¼ˆç›¸ç•°ãªã‚‹å¤‰æ•°ã«ç›¸é–¢ãŒãªã„ã¨ã„ã†ã“ã¨ï¼‰ã€ãƒžãƒãƒ©ãƒŽãƒ“スè·
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障害
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