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  • JavaScript 1365 lines
  • HTML 79 lines
  • CSS 24 lines
今まで作ってきた、k-means 系クラスタリングを集めて、
可視化ツール的にしてみました。

大きい画面推奨です。


■ 使い方

 ・アルゴリズム選択
   「Algorithm」セレクタで、アルゴリズムを選択できます。
    - k-means : 通常の k-means 法。
    - KKZ : KKZ 法。
    - k-means++ : k-means++ 法。
    - Fuzzy c-means : ファジィクラスタリング。

    ※ k-means の初期クラスタ中心はランダムに対象から選択しています。

 ・データ選択
   「Data」セレクタで、使用するデータを選択できます。
   Data 1 ~ Data 3 は R を使用して作ったデータです。
    Data 1 : http://jsrun.it/assets/s/G/i/j/sGijj
    Data 2 : http://jsrun.it/assets/w/Z/P/O/wZPOF
    Data 3 : http://jsrun.it/assets/q/W/a/u/qWauZ

   Local Data を選択した場合、右隣りのファイル選択が有効化します。
   ローカル上に置いてある座標データを使用することが可能です。

   座標データはカンマつなぎで、X・Y ともに 0 ~ 100 の範囲のデータです。
   Data 1 ~ Data 3 の形式を参照してください。


 ・クラスタ数
   「Cluster」テキストボックスで選択可能です。


 ・初期化/スタート
   「Init」で初期化し、「Start/Stop」でクラスタリングを開始します。
   自動で、1秒置きに 1 Step ずつ処理が進みます。

   Fuzzy c-means クラスタリング以外は、処理が収束すると自動停止します。


■ 以前に作ったものリンク

 それぞれ、以前に作ったサンプルへのリンクを載せておきます。
 それぞれの手法のアルゴリズムの概要とかは、そちらの README に。

 ・k-means
  http://jsdo.it/kazuki_nagasawa/clustering-kmeans-002

 ・KKZ 法
  http://jsdo.it/kazuki_nagasawa/clustering-kmeans-003

 ・k-means++
  http://jsdo.it/kazuki_nagasawa/clustering-kmeans-004

 ・Fuzzy c-means
  http://jsdo.it/kazuki_nagasawa/clustering-kmeans-005


  • k-means 系クラスタリング可視化ツール
  • CreateJS 2013.12.12
  • Underscore.js v1.4.4
  • bootstrap.js 3.0.0
  • jQuery v2.1.0
  • k-means 系クラスタリング可視化ツール
  • bootstrap.css 3.0.0

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Complete!

Description What kind of game?

Control Device

jsdo.it websocket controller

Mouse

keyboard

smartphone

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kazuki_nagasawa

Author

Three.js や Processing.js など、描画系のライブラリで遊んでます。 色々描けるようになりたいにゃ~。

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