クラスタリング「k-means法」

k-means法

【アルゴリズム】
クラスタ数kをあらかじめ決定しておく．
step1:それぞれの要素をランダムに各クラスタに割り当てる．

step2:各クラスタの中心を，クラスタに属する要素の平均値から求める．

step3:次に各要素を最も距離の小さいクラスタ中心と同じクラスタになるようにクラスタリングしなおす．

step2とstep3を繰り返す．
終了条件は，step3において，どの要素も所属クラスタが変化しなかった時である．

構造体のコピー

今，グローバル変数０運動を行なっています．

さて，構造体のコピーは，=演算子で簡単にできる．
配列などでは不可能だが，構造体ではこれが許されるのである．

しかし，構造体がメンバでポインタを持っていると，
ポインタの参照先がコピーされてしまい，データそのものを
書き換えてしまうということが起こりうる．

これを回避するためには，メンバごとのコピーを行なう必要がある．
さらに，配列をもったメンバに対して，malloc関数を使って領域を割り当ててやる必要が
ある．
こうすれば，ポインタが指す先は新たに確保された領域となり，
生のデータが書き換えられることはなくなる．

ブログは積極的に利用しよう！

mixiでamachang氏の記事をよんだ。

ちなみにamachang氏のブログ
http://d.hatena.ne.jp/amachang/

やはり，blogに今日知ったことなどを書いていくのは有効らしい！！
またできるだけ「断定形」で書こうとすれば，そのためにさまざまなことを自分で調べるようになるので，
それもいいと思った．
twitterなどで仲間を作っておくと，さらに様々な疑問をぶつけられるのでよいらしい．

http://gihyo.jp/lifestyle/serial/01/twitter/0001

マハラノビス距離

参考資料

http://kuva.mis.hiroshima-u.ac.jp/~asano/Kougi/04s/AS/a06-10-scr.pdf

HTML知識・ページ

CSS

HTML

それぞれ使いこなすべし．