クラスタリング (クラスター分æž) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) ã¨ã¯ï¼Œåˆ†é¡žå¯¾è±¡ã®é›†åˆã‚’，内的çµåˆ (internal cohesion) ã¨å¤–的分離 (external isolation) ãŒé”æˆã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ãªéƒ¨åˆ†é›†åˆã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã“㨠[Everitt 93, 大橋 85] ã§ã™ï¼Žçµ±è¨ˆè§£æžã‚„多変é‡è§£æžã®åˆ†é‡Žã§ã¯ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒ¼åˆ†æž (cluster analysis) ã¨ã‚‚呼ã°ã‚Œï¼ŒåŸºæœ¬çš„ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æžæ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã§ã‚‚é »ç¹ã«åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 分割後ã®å„部分集åˆã¯ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨å‘¼ã°ã‚Œã¾ã™ï¼Žåˆ†å‰²ã®æ–¹æ³•ã«ã‚‚å¹¾ã¤ã‹ã®ç¨®é¡žãŒã‚り，全ã¦ã®åˆ†é¡žå¯¾è±¡ãŒã¡ã‚‡ã†ã©ä¸€ã¤ã ã‘ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã®è¦ç´ ã¨ãªã‚‹å ´åˆ(ãƒãƒ¼ãƒ‰ãªã‚‚ã—ãã¯ï¼Œã‚¯ãƒªã‚¹ãƒ—ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨ã„ã„ã¾ã™)や，逆ã«ä¸€ã¤ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãŒè¤‡æ•°ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã«åŒæ™‚ã«éƒ¨åˆ†çš„ã«æ‰€å±žã™ã‚‹å ´åˆ(ソフト，ã¾ãŸã¯ï¼Œãƒ•ã‚¡ã‚¸ã‚£ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨ã„ã„ã¾ã™)ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Žã“ã“ã§ã¯å‰è€…ã®ãƒãƒ¼ãƒ‰ãªå ´åˆã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã«ã¤ã„ã¦è¿°ã¹ã¾ã™ï¼Ž
プライãƒã‚·ä¿è·ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚° (PPDM)
プライãƒã‚·ä¿è·ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚° (PPDM) æ±äº¬å¤§å¦ ä¸å·è£•å¿— 2002å¹´ãらã„ã‹ã‚‰ä¼¸ã³ã¦ããŸåˆ†é‡Žã§ã™ã€‚最近ã¯æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’〠データ工å¦ç³»ã®å¦ä¼šã§ç›¸å½“æ•°ã®è«–æ–‡ãŒç™ºè¡¨ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã†ã„ã†ã”時勢ã§ã™ã‹ã‚‰ã€ã²ã‚‡ã£ã¨ã™ã‚‹ã¨é‡è¦ãªæŠ€è¡“è¦ç´ ã«ãªã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。 å€‹äººæƒ…å ±ä¿è·ãŒå«ã°ã‚Œã‚‹ 複数ã®ä¼æ¥ã€çµ„ç¹”ãŒå”力ã—ãªã„ã¨æ—¥æœ¬ã¯ ã©ã‚“ã©ã‚“é…ã‚Œã¦ã„ã PPDMã®åŸºç¤Žæ¦‚念 ２種類ã®ï¼°ï¼°ï¼¤ï¼ ï½ æ‘‚å‹•æ³• ï½ ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã«é›‘éŸ³ã‚’åŠ ãˆã€åˆ©ç”¨è€…ãŒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã«è³ª å•ã—ã¦ã‚‚真ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®å†…容ãŒåˆ©ç”¨è€…ã«ã¯å–å¾—ã§ã ãªã„よã†ã«ã™ã‚‹ ï½ ãƒ—ãƒ©ã‚¤ãƒ™ãƒ¼ãƒˆãªæƒ…å ±ã¯æ¼ã‚Œãªã„よã†ã«ã—ãŸã„ãŒã€ä¸€æ–¹ã§ ã§ãã‚‹ã ã‘æ£ç¢ºãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°çµæžœã‚‚å¾—ãŸã„ï¼ ï½ æš—å·æ³• ï½ ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ä¿æŒè€…をパーティã¨å‘¼ã¶ã€‚複数ã®ãƒ‘ーティãŒè‡ªåˆ† ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯å…¬é–‹éµæš—å·ã§æš—å·åŒ–ã™ã‚‹ã€‚当然ã€ä»–ã®ãƒ‘ー ティã«ã¯è‡ªåˆ†ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯çŸ¥ã‚‰ã‚Œãªã„。暗å·åŒ–ã—ãŸã¾ã¾ä½• らã‹ã®è¨ˆç®—ã‚’
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プライãƒã‚·ä¿è·ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚° Privacy-preserving Data Mining ç‘波大å¦å¤§å¦é™¢ ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ æƒ…å ±å·¥å¦ç ”究科　ä½ä¹…é–“ æ·³ http://www.slab.cs.tsukuba.ac.jp/members/jun/index.html １．ã¯ã˜ã‚㫠個人ã®è¡Œå‹•ã‚„経済活動ã«å¯†æŽ¥ã«é–¢é€£ã—ãŸå®Ÿç¤¾ä¼šæƒ…å ±ã‚’æ‰±ã†ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®åˆ©ç”¨ãŒç››ã‚“ã«ãªã‚Šã¤ã¤ã‚ã‚Šã¾ã™. è¿‘å¹´ã§ã¯ã‚¹ãƒžãƒ¼ãƒˆãƒ•ã‚©ãƒ³ã®æ™®åŠã«ã‚ˆã‚‹å€‹äººã®ç²¾ç´°ãªåœ°ç†æƒ…å ±ã‚„è¡Œå‹•å±¥æ´ã‚’利用ã—ãŸåºƒå‘Šãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚„SNSãªã©ãŒç™»å ´ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Žä»Šå¾Œã¯åŒ»ç™‚/éºä¼åæƒ…å ±ã‚„é‡‘èž/è³‡ç”£æƒ…å ±ãªã©ï¼Œã‚ˆã‚Šã‚»ãƒ³ã‚·ãƒ†ã‚£ãƒ“ティã®é«˜ã„データã®æ´»ç”¨ã¸ã¨è°è«–ãŒå‘ã†ã¨äºˆæƒ³ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 個人ã®æœ›ã¾ãªã„，ã‚ã‚‹ã„ã¯æ„図ã—ãªã„å€‹äººæƒ…å ±ã®æµé€šã¯ç¤¾ä¼šã«ä¸Žãˆã‚‹å½±éŸ¿ãŒå¤§ãã，ãã®å–扱ã„ã¯æ…Žé‡ã‚’è¦ã—ã¾ã™ãŒï¼Œå€‹äººã«ã‹ã‹ã‚ã‚‹æƒ…å ±ã¯ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®å€‹äººåŒ–ã«ã¯ãªãã¦ã¯ãªã‚‰ãªã„æƒ…å ±ã§ã‚り，プライãƒã‚·ä¿è·
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FOSE2010 ミニãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ« ｢データマイニング技術を応用ã—ãŸã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢æ§‹ç¯‰ãƒ»ä¿å®ˆæ”¯æ´ï½£
2. 22 ã¯ã˜ã‚ã«ï¼š About Us å°æž—隆志 (発表者) åå¤å±‹å¤§å¦ 大å¦é™¢æƒ…å ±ç§‘å¦ç ”究科 阿è‰ãƒ»çµç¸ç ” 所属 å†åˆ©ç”¨ï¼Œãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ç†è§£ãªã©ã®é–‹ç™ºæ”¯æ´ã«èˆˆå‘³ã‚ã‚Š データ工å¦ã®ç ”究ã«ã‚‚従事(2002年より) - マルãƒãƒ¡ãƒ‡ã‚£ã‚¢æƒ…å ±æ¤œç´¢ï¼Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°å¿œç”¨ãªã© 林晋平 æ±äº¬å·¥æ¥å¤§å¦ 大å¦é™¢æƒ…å ±ç†å·¥å¦ç ”究科 ä½ä¼¯ç ” 所属 ソフトウェア変更ã®åˆ†æžãƒ»é©ç”¨æ”¯æ´ã«èˆˆå‘³ã‚ã‚Š 開発履æ´ã‚’用ã„ãŸãƒªãƒ•ã‚¡ã‚¯ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°æ”¯æ´ã®ç ”究ã§å¦ä½å–å¾—(2008) 4. 4 ã¯ã˜ã‚ã«ï¼šãŠçŸ¥ã‚‰ã› 後åŠã¯ä»¥ä¸‹ã®è§£èª¬è«–æ–‡ã®ãƒ€ã‚¤ã‚¸ã‚§ã‚¹ãƒˆç‰ˆã§ã™ å°æž—隆志, 林晋平: データマイニング技術を応用ã—㟠ソフトウェア構築・ä¿å®ˆæ”¯æ´ã®ç ”究動å‘, コンピュータソフトウェア Vol.27, No.3 (2010), pp.13-23 Aug 2010. http://www.jstage.jst.go.jp/article/jssst/27/3/
SPMF: A Java Open-Source Data Mining Library
Introduction SPMF is an open-source software and data mining library written in Java, specialized in pattern mining (the discovery of patterns in data) . It is distributed under the GPL v3 license. It offers implementations of 262 data mining algorithms for: association rule mining, itemset mining, sequential pattern sequential rule mining, sequence prediction, periodic pattern mining, episode min
異常行動検出入門（改）
1. 異常行動検出入門(改) - 行動データ時系列ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚° - @yokkuns: 里 æ´‹å¹³ yohei0511@gmail.com 2012.05.11 機械å¦ç¿’ プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å‹‰å¼·ä¼š 2012å¹´5月12日土曜日
Hadoop and the Data Scientist
1. Hadoop and the Data Scien/st 第2回NHNテクノãƒã‚¸ãƒ¼ã‚«ãƒ³ãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹ (2012/08/18) Takahiro Inoue (@doryokujin) Treasure Data, Inc. Chief Data Scien/st 2. Introduc/on •  Takahiro Inoue (TwiFer: @doryokujin ) •  Majored in Mathema/cs •  Chief Data Scien/st @ Treasure-Ââ€Data •  Leader of Japanese MongoDB Community, Mongo Masters 4. Challenges with building your own cloud based data warehouse Treasure Data High-Level
統計をå¦ã³ãŸã„人ã¸è´ˆã‚‹ã€çµ±è¨ˆè§£æžã«ä½¿ãˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã¾ã¨ã‚ - ã»ãã笑む
ã¯ã˜ã‚㫠統計解æžã®æ‰‹æ³•ã‚’å¦ã¶ã®ã«ã€æ•™ç§‘書をèªã‚€ã®ã¯ç´ 晴らã—ã„å¦ç¿’方法ã§ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ã€æ•™ç§‘書ã§ç†è«–çš„ãªã“ã¨ã‚’å¦ã‚“ã ã ã‘ã§ã¯ã€çµ±è¨ˆæ‰‹æ³•ã‚’使ã„ã“ãªã›ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã¯ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。 統計解æžæ‰‹æ³•ã‚’身ã«ã¤ã‘ã‚‹ã«ã¯ã€å®Ÿéš›ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ã¤ã„ã¦æ‰‹æ³•ã‚’é©ç”¨ã—ã€ãƒ‘ラメータを変ãˆã‚‹ãªã©ã®è©¦è¡ŒéŒ¯èª¤ã‚’è¡Œã„ã€çµæžœã‚’考察ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ã‚ˆã†ãªçµŒé¨“ã‚’ç©ã‚€ã“ã¨ãŒå¤§åˆ‡ã§ã™ã€‚ ãã‚Œã§ã¯å®Ÿéš›ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ã©ã†ã‚„ã£ã¦æ‰‹ã«å…¥ã‚Œã¾ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ 実験や調査をã—ã¦å®Ÿéš›ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’å¾—ã‚‹ã®ã¯å¤§å¤‰ã§ãŠé‡‘ã‚‚ã‹ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚ 幸é‹ãªã“ã¨ã«ã€ä¸–ã®ä¸ã«ã¯é©åº¦ãªã‚µã‚¤ã‚ºã®è‡ªç”±ã«ä½¿ãˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãŒãŸãã•ã‚“å˜åœ¨ã—ã¾ã™ã€‚ 例ãˆã°ã€çµ±è¨ˆè¨€èªž R ã«ã¯ã€100以上もã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆãŒãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã§ä»˜å±žã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ãŸã ã—ã€ä¸å¹¸ãªã“ã¨ã«ã€ãれらã®ã»ã¨ã‚“ã©ã¯è‹±èªžã§èª¬æ˜ŽãŒæ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 英語ã¯ã€ã„ã¤ã‹ã¯ä¹—り越ãˆãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„å£ã§ã™ãŒã€æœ€åˆã®ã†ã¡ã¯ã¡ã‚‡ã£ã¨é¿ã‘ã¦é€šã‚ŠãŸã„ã¨ã“ã‚ã§ã™ã€‚ ã¨ã„ã†ã‚ã‘ã§ã€ä»Šæ—¥ã¯ã€
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久々ã®æ›´æ–°ã§ã™ã€‚å‰ã€…ã‹ã‚‰æ³¨ç›®ã—ã¦ã„ãŸã€ŽData Mining and Statistics for Decision Makingã€ãŒå±Šãã¾ã—ãŸã€‚ã¡ã‚‡ã£ã¨èªã‚“ã ã ã‘ã§ã‚‚ã€ã“ã“æ•°å¹´ã§ä¸€ç•ªã®å¿œç”¨æœ¬ã ã¨æ„Ÿã˜ã¾ã—ãŸã€‚å˜ãªã‚‹å¿œç”¨æœ¬ã§ã¯ãªãã€è§£æžã‚„データマイニングãŒãƒ“ジãƒã‚¹ã«åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã‚‹ã“ã¨ã‚’éžå¸¸ã«å¼·ãæ„è˜ã•ã‚Œã¦ã„る内容ã§ã™ã€‚ Data Mining and Statistics for Decision Making (Wiley Series in Computational Statistics) 作者: Stéphane Tufféry出版社/メーカー: Wiley発売日: 2011/04/18メディア: ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚«ãƒãƒ¼è³¼å…¥: 15人 クリック: 478回ã“ã®å•†å“ã‚’å«ã‚€ãƒ–ãƒã‚° (2件) を見る 見出ã—ã‚’èªã‚€ã ã‘ã§ã‚‚ç´ æ™´ã‚‰ã—ã„ã®ãŒåˆ†ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚ãŠã—ゃれStatistics勉強会ã§ä½¿ã£ã¦ã„る『Stati
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データマイニング2010 - データベース高度利用者養æˆ
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å…±ç«‹å‡ºç‰ˆæ ªå¼ä¼šç¤¾ã€€æ–°åˆŠãƒ»è¿‘刊2009å¹´5月『データマイニングã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã€
データマイニングã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ （ISBN978-4-320-01882-2） 山西å¥å¸ã€€è‘— A5，192é ，3800円 â—内容 大é‡ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰çŸ¥è˜ã®å®ã‚’掘り出ã™ã€Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã€ã¨ã„ã†æŠ€è¡“ãŒæ³¨ç›®ã•ã‚Œã¦ã„る。ãã®ä¸ã§ã‚‚「異常検知ã€ã¨ã„ã†å•é¡Œã¯ï¼Œã‚»ã‚ãƒ¥ãƒªãƒ†ã‚£ï¼Œéšœå®³æ¤œå‡ºï¼Œæƒ…å ±æ¼æ´©å¯¾ç–，マーケティングãªã©å¹…広ã„応用å¯èƒ½æ€§ã‚’秘ã‚ã¦ã„る。本書ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã«ç‰¹åŒ–ã—ã¦æ›¸ã‹ã‚ŒãŸæ—¥æœ¬ã§åˆã‚ã¦ã®æ›¸ã§ã‚る。 著者ã¯ï¼Œå®Ÿéš›ã«ä¼æ¥ã®ç ”究開発ã®ç¾å ´ã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã®åŸºç¤Žç ”究ã‹ã‚‰äº‹æ¥åŒ–ã¸ã¨æºã‚ã£ã¦ããŸã€‚本書ã§ã¯ï¼Œãã®è±Šå¯ŒãªçµŒé¨“を基ã«ï¼Œæ·±ã„æ•°ç†å·¥å¦çš„基礎ã«åŸºã¥ããªãŒã‚‰ã‚‚ç¾å®Ÿã«é€šç”¨ã™ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã®å®Ÿéš›ã‚’説ã明ã‹ã™ã€‚ 本書ã®ç‰¹å¾´ã®ï¼‘ã¤ã¯ï¼Œã€Œæƒ…å ±è«–çš„å¦ç¿’ç†è«–ã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®å…ˆç«¯ç†è«–をベースã«ï¼Œç•°å¸¸æ¤œçŸ¥å•é¡Œã«çµ±ä¸€çš„ã«ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã—ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã§ã‚る。ã“ã‚Œã«ã‚ˆã£ã¦ï¼Œç•°å¸¸æ¤œå‡ºã®ä¸€è²«ã—ãŸ
第22回 大ããªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’眺ã‚ã‚‹ | WIRED VISION
第22回 大ããªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’眺ã‚ã‚‹ 2008å¹´5月16æ—¥ IT コメント： トラックãƒãƒƒã‚¯ (0) （ã“ã‚Œã¾ã§ã®å¢—井俊之ã®ã€Œç•Œé¢æ½®æµã€ã¯ã“ã¡ã‚‰) 下図ã¯Macintoshã® Disk Inventory X ã¨ã„ã†ã‚½ãƒ•ãƒˆã§ç§ã®ãƒ›ãƒ¼ãƒ ディレクトリã®ä¸ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®å¤§ãã•ã‚’視覚化ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ 大ããªãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ãŒå¤§ããªçŸ©å½¢ã§è¡¨ç¾ã•ã‚Œã€ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’ã¾ã¨ã‚ãŸãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒ€ã‚‚矩形ã¨ã—ã¦éšŽå±¤çš„ã«è¡¨ç¾ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 一方ã€ä¸‹å›³ã¯Windowsã® SequoiaView ã¨ã„ã†ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚’使ã£ã¦ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®å¤§ãã•ã‚’視覚化ã—ãŸä¾‹ã§ã™ã€‚ 後発ã®Disk Inventory Xã¯ã€ãŠãらã SequoiaView ã«è§¦ç™ºã•ã‚ŒãŸã¨æ€ã‚れるã®ã§å¤–見ãŒã‚ˆãä¼¼ã¦ã„ã¾ã™ãŒã€éšŽå±¤çš„ã«é…ç½®ã—ãŸçŸ©å½¢ã®é›†åˆã§ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚µã‚¤ã‚ºã‚’表ç¾ã™ã‚‹ã¨ã„ã†æ–¹æ³•ã¯ã€University of Maryland ã® Human-Computer Interaction
All Our N-gram are Belong to You
Posted by Alex Franz and Thorsten Brants, Google Machine Translation Team Here at Google Research we have been using word n-gram models for a variety of R&D projects, such as statistical machine translation, speech recognition, spelling correction, entity detection, information extraction, and others. While such models have usually been estimated from training corpora containing at most a few bill
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