すればいきなり動く、はず。使いこなせてないのでなんか色々間違ってるかも。基本ですが、そうなると当然「クラスタ同士の類似度」を計算しなくてはならなくなります。clustering)、これが「大きいクラスタほど有利」な計算方法であることは明らかでしょう。このため、「大きいクラスタが、対象を一つずつ拾っていってしまう」という現象(chaining)が発生してしまい、クラスタリングとして役に立たなくなってしまうことがあるわけです。チェインニングが起きにくい「クラスタ同士の類似度」を紹介しています。これらの詳細については、ここでは省きますね。(クラスター分析とは)」にもこれらの方法が載っています。大小が逆だったり、距離の場合に有効な「ウォード法」が紹介されていたりします。できるよ、という話をしています。掲載されているので、今回はそれに沿って実装してみるわけです。ページの自動分類を手がけてみて。ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ......などなど考えているわけです。そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。ポイントは、教師無し分類でどれくらいのことができるのか。別途試してみるつもり。ついては、日本語での説明だとこちらのページがわかりやすいです。(クラスター分析とは)「似ているもの」同士を結んで、全体を1つの2分木のようなもの(デンドログラム)に分類する手法です。おのおのの枝分かれについて閾値が明確なので、この結果から任意の個数のクラスタを得ることが出来るのが特徴です。いうわけで「デンドログラム」を描くのがひとまず目指すゴール。iVoca(アイボキャ)。問題が上から落ちてくるので、どんどん答えていくだけで単語を覚えてしまえるサービスです。タイピングということはやっぱり英語だけなのか......これが日本語でもできたら、英語から日本語もできるし、それこそ英語以外のいろいろなことを覚えるのに使えるのになあ。日本語入力に対応しました。難しめの漢字や熟語が降ってきますので、読みを「ローマ字入力で」答えてください。同じで、ユーザ登録すれば漢字ごとの成績を覚えてくれて、苦手な問題を重点的に暗記できます。仮名漢字混じりの問題ももちろんOK!「基本英単語100!(意味編)」は、iVocaで楽しんでもらっていた「基本英単語100!」の意味を答えるバージョンです。