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
ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法 を読んでたら「アメリカの郵便番号を地図上に図示する」という例が出てきたので、これの日本版を作ってみました。 郵便番号マップ内陸地がぽっかりあいてるのが不思議だったり、色でどのへんの地域が近い番号なのかが分かったり、いろいろ興味深いです。絞り込み機能先頭の数字で絞り込む機能もつけてみました。これが東京（1XX）。これが中国四国地方（7XX）。うっすら四国の海岸線が見えます。今週は、これを作っていく過程を紹介していきたいと思います。乞うご期待。ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法作者: Ben Fry, 増井俊之(監訳), 加藤慶彦出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/12/01メディア: 大型本 連載目次（予定）郵便番号データをデータベースに入れるgeocoding
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