ビー玉になってしまいました。廻れっ!!やーいろっかくだいおうじ。32GBのメモリが使用率98%といいながらCPUがうなります。それは何かが間違っている。みそ汁にはサツマイモを入れてみせるといいぞ。焼けた「mydistakari2d」の内容を確かめようとして、いきなり「mydistakari2d」と入力してEnterを押したりしてはいけません。距離行列は、縦に30048行、横に30047列、つまり902,852,256個のマス目があるんですよ。さあさあ「mydistakari2d」と入力してEnterを押してしまったフレンズは赤い八角形「STOP」と書かれたボタンを押そうね。800円」のボタンだよ。ほえええ!!結局どうなったんスか。nlevels=256)こういうことですか。Excel」していくに際しても、そのようにしていくということになろうかと、たぶんこういうわけです。・「A9V1」より「大都市構想EX」のイメージですhttps://neorail.jp/forum/uploads/hist_a9v1_dream.png?ref=3868・「A9V5」より「城下町の復興」のイメージですhttps://neorail.jp/forum/uploads/hist_a9v5_kamachi.png?ref=3868※地形データの著作権は株式会社アートディンクに帰属すると思われます。(Tab-separated)」の出力を追加しておきましたのでご笑納ください。ここで出力されるTSVは必ず65536行あるものになっています。なる行のみを抽出する.おおー。ここで入力したTSVでは、列名を無名のままにしているので「V3」といえば3列目の標高の値を指します。head(subset(myakari3d0,V3>0),10)こんな感じですか。ここでWindowsが誇るクリップボード経由で読ませるTSVは「ドリーム」のやつなんですけど、書きなおすのが面倒だから識別子は「akari」のままで...まっすぐゴー!(違)「ドリーム」についてぜんぶ終わってから「R」を再起動して新しい頭で「かまち」すればいいんです。50大丈夫そうなら新しいデータフレームに入れませう。なにをしても「akari」。-3」ですよと明示する記法ってあるんですか&しつれいしました。行数は「ドリーム」が「11233」、「かまち」が「19143」になりました。(※この行数は後で使います。演算子」http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/28.htmlま、スペースで区切ろうじゃないか。すると「このフォーラム」の表の表示が崩れる。(※それはローカルな事情なので気にしないでください&もっとしつれいしました。)クラスターの数はいくつにしませうか。ここで、地形の複雑度が「2」なら「22=4」、「3」なら「23=8」かなぁ、という気配がありませんか。「地形の自動生成」を目の前で実行したわけでなく、すでにあるニューゲームのマップを使っているので「地形の複雑度」がどんぴしゃでわかるわけではないんですけれど、だいたい同じ気分で「2かな」「3かな」と考えて、2(※縦と横があるので2)をその数で累乗してプラス1くらいのクラスター数にすればいいのではありませんか。プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします・...というか、何も考えず「k=9」にしました@すんませんhttps://neorail.jp/forum/uploads/r_dream_km9_plot.png※散布図行列に、クラスタリングの結果を色分けして示しています。左側の中段を見れば、もとのマップと同じ向きで見えます。その下段を見ると高さの分布が見えます。ベクトル円海山(違)そらー!(もっと違)「やまー!」「うみー!」をよく分離しているし(...そもそも間違いようがないデータだとは思うけれど)、それでクラスターの数を持て余していれば標高を3段階くらいで分けてくれる。「k-means(k平均法)」というアルゴリズムを2次元ではなく3次元で最初からとらえるトレーニングにもってこいな題材ではありませんか。これはもう「ベクトル円海山」と呼んで親しむしかありません。(棒読み)・「ベクトル円海山」のイメージですhttps://previews.123rf.com/images/fisher4/fisher41709/fisher4170900840/86434117-abstract-tech-background-floating-numbers-hud-background-matrix-particles-grid-virtual-reality-smart.jpghttps://ih0.redbubble.net/image.501336379.4963/cfp,small,black,off_white,box20,product,750x1000.jpghttp://www.hama-midorinokyokai.or.jp/zoo/kanazawa/1/741a58e181c96667ffe266df5d5a50aa3cd6dfcc.jpg※「片栗粉R」みたいに「R」はつかないんですかー。そっちはRのプロットを頼っているから「R」とつけるけれど、こちら「ベクトル円海山」は計算のほうに主眼があって、同じことをPythonで書いてもいいので特には...(てんてんてん)。ありがとうございました。※先にV1とV2を考え、V3は後から見に行くなどという順序性はないと思うんですけど、実はあるんでしょうか。列を入れ替えて実行しても同じ結果が得られますか。面倒だからそれは確かめなくていいや。(棒読み)実行環境やライブラリを半信半疑なところから使っていく場合は、そういう面倒なことも確かめてください。)・...かまち手強い?https://neorail.jp/forum/uploads/r_kamachi_km9_plot.pngかまち手強かった。「川」という線状の水面に「k-means」は通用しなかった。各主成分の累積寄与率が表示されますここで「主成分分析を実行する」というのはあくまで『直訳!』であって、これはRの「prcomp関数」が非常にユーティリティーだから、じぶんが用意した行列の回転に使おうということであって、ここで主成分分析と呼ばれるスキームにのっとって考察しようというわけではないことをご承知おきください。※形動「非常にユーティリティー」(ダ):使いでがある、の意。プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をしますhttps://neorail.jp/forum/uploads/r_kamachi_cmp_plot.png色分けは同じまま、点の座標のほうを「主成分分析を実行する」してセカイをひんまげました。左側の中段を見ますと、「PC1」と「PC2」だけを見れば、「川」をきれいに分離できそうな気配が漂っています。1.0000「PC3」を使わずに、つまり3次元だったのを2次元に減らしても(⇔減らしたほうが?)特徴が見えますよということである。主成分分析というスキームにのっとれば、次元は必ず削減するものであるぅ。1列目と2列目のデータにのみアクセスする.なんでもない、こういうことをぜんぜん暗記していないんで手間がかかります。この子がね(略)大目に見てやってくださいっス。cl=mykmakari9c3$cluster)https://neorail.jp/forum/uploads/r_kamachi_cmp3_km9_plot.png前言撤回。「PC3」も含める、つまり主成分をぜんぶ使わないと「川」を正確に分離できてないとわかります。主成分って、ぜんぶ大事なんですね。(棒読み)詳細は省きますが、ゲーム内で地形を「よく観察し」しながらあれこれ考えたときの、「このへんはこうしよう!」と思った、その「このへん」という認識のしかたと非常によく一致する色分けになっていることを、...えーと、わたしがほしょーしますっ。(※だれでもいいからだれかに言わせようと思ってきょろきょろしてみたけれど、じぶんで言うしかなかったみたいな顔で!)※主成分分析というのは変量がもっと多い場合に『要約』するものであってだなぁ(略)たった3次元なのだから回転はできるけれど次元の削減はしようがないとわかります。便利なので「prcomp関数」をそのまま使う。・標高「-3m」の点を除去したので「川」が細ってる!まいっか。(棒読み)https://neorail.jp/forum/uploads/r_dream_cmp3_km9_plot.png「ドリーム」(「大都市構想EX」)の地形も同じ処理をして、結果がおかしくならないことを確かめます。(※クラスターの色は実行するたびに変わります。プロットのマーカーが色によって違うので見た目が少し違って見えますが、たぶん同じです。...たぶん!!)●ゆるシミュ(2020)これより「ゆるシミュ(8)」と同じようなことをしてまいります。46393こういう行数(点の数)になっていました。・【A】のデータを主成分分析してからk-meansしておきました・【B】のデータに対して、高さを持ち上げる処理をします・【C】のデータには何もしませんありがとうございました。ここでいう「-3m」というのは、画像のピクセルの色に対して便宜的に割り当てた値であって、実際にゲームのマップで標高が「-3m」というわけではありません。実際には「0m」のエリアのエッジ(縁)が、その色のピクセルになっているようです。▼「0m」と「-10m」の境目と、▼「0m」と「10m」の境目とが、画像の色では区別がつかないんです。・・・なんだってー!!(※白目)そういうことなら「-3m」ということにした点もぜんぶ「0m」とみなしてもいいのかもしれません。前回の「ゆるシミュ(8)」では、結果を大げさにしたかったので「10m」の地点も含めて「20m」まで持ち上げようということになっていましたが、今回は「10m」の地点はそういう繊細な表現がすでになされているとみなして、高さを持ち上げるのは「0m」の地点を「10m」まで、ということにしませう。)・【B】+【C】のデータに対して、高さを持ち上げる処理をしますしつれいしました。・主成分分析してからk-meansして得たクラスターのcentersが主成分のままでは困る・クラスターごとに「k=1」のクラスタリングをすればcentersがついてくるよえーっ...(てんてんてん)。...「k=1」でk-meansするとかいうぶれーをおゆるしください。(※ひらがな)※実は、この先の処理を延々としたあとに気づいて、ここに戻ってきたのです。-0.7532619なるほどk-meansの返り値の「centers」が生の座標ではなく主成分得点での表現になってるのを、「prcomp関数」の返り値として格納されてくる「rotation」を使って元の座標に戻せばいいんじゃないですか。1行でばしっとぜんぶ元の座標に戻りませんか。えー...(てんてんてん)。主成分得点を主成分(固有ベクトル)と逆に回転すれば元の方向に戻る。する標準化が行われているので、こちらも逆の処理をすれば元データに戻せる。標準偏差も標準化して主成分分析した場合は、平均値を戻す前に標準偏差を戻す。