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
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2. デザイナーズリパブリックからビジュアライジングデータまで。 あるいはコンピューターで絵を描くためのいくつかの方法について。 みなさまこんにちは。DOTS&LINES第二回です。早速今回から、前回ざっとお話をさせていただいたような具合に、様々なコンテンツを様々なコンテクストで繋ぎながらご紹介していくことで、無数にまたたく情報の星の海に一本の線を描き始めてみる試みをはじめてみようと思います。さて、最初に何の話からはじめるか。色々と考えていたところに、個人的にも、デザイン業界にとっても非常に衝撃的なニュースが耳に入りました。The Designers Republic (以下DR)が倒産、というニュースです。 Forever DR CBCNETの読者の方でしたらご存知の方も多いかと思います。DRといえば、90年代後半から、イギリスのレコードレーベルWARPのジャケットデザインや、ゲームWI
Project Description: Please provide a description of the project.
SNSのさきがけでFriendsterというものがあります。ご存じですか？もともとの発想は、出会い系SNSのようです。mixiにも似ているのですが、4ホップ先のユーザまでしかプロフィールが公開されない点で制限が強く、そのことが各ユーザにより多くの情報を得る目的で友人を積極的に増やさせる動機付けを与えているようです。今日、紹介する論文はFriendsterの友人関係をグラフ状に可視化するためのVizsterというツールです。mixiをグラフ状に可視化するツールとしてmixiGraphという類似のツールがありますが、直接操作の機能、可視化機能、コミュニティ構造の表示機能などの面でVizsterの方がさらに洗練されているようです。 J. Heer and d. boyd, "Vizster: Visualizing Online Social Networks," in proceedings
To begin making your own visualizations, download flare and work through the tutorial below. Need more help? Visit the help forum (you’ll need a SourceForge login to post). Flare is open-source software released under a BSD license, meaning it can be freely deployed and modified (and even sold for $$). Flare’s design was adapted from its predecessor prefuse, a visualization toolkit for Java. Appli
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
はじめに コンピュータやインターネットの発展によって、大量のデータを集積し、分析することが容易になってきました。しかし、データそのものに関心が集まる一方で、データの「見せ方」については、あまり注意が払われていないのが現実ではないでしょうか。 データは、人が理解することで初めて価値を持ちます。そして、その理解のカギを握っているのは、データを人の目で知覚可能な形へと「可視化」するプロセスに他なりません。データはただ表示すれば良いと安易に考えるのはやめて、表現力豊かな可視化のテクニックを追求してみませんか？ 本連載では、具体例やサンプルコードを交えながら、情報可視化の基礎から実践までを解説します。 情報可視化とは何か 「可視化（Visualization）」とは、画像やアニメーションのような視覚的表現を使用し、人に何らかの意味を伝達することです。特に「情報可視化（Information Vi
METAPHORは、デザインとエンジニアリングを密接に関連付けたより良いプロダクトを制作することをミッションとして活動しています。企業のコーポレートサイトやプロモーションサイト、デジタル・サイネージ、映像、インスタレーション、グラフィックなど、ご提案から制作まで総合的にサポートいたします。
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
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