k平均法

クラスタリングの手法の1つ。次のようなアルゴリズムとなる。

1.各データに対して、ランダムにクラスのラベルを付ける

2.各クラスの中心(たとえば、平均値）を計算する

3.各データのクラスのラベルを、一番近いクラスタ中心のものへ変更する

4.クラスタのラベルの変更がなくなるまで、2～3を繰り返す

クロニクル sklearn インストール

Macです。

$python -V

Python 3.13.5

です。

1.インストール

ターミナルにて

%pip install scikit-learn

2.確認

%python

>>> import sklearn
>>> print(sklearn.__version__)
1.7.2

動いているようです。

CNNの構造

CNNは、次の３つの層を持つ。

・畳み込み層

　畳み込み処理を行う。特徴量を見つけ出す。

・プーリング層

　INPUTから不要なデータを削減する。特徴量を要約する。

・全結合層

　INPUTをクラス分けする。

k平均法のアルゴリズム

dを特徴空間とする。

1. d空間において、k個の重心(クラスタの中心）をランダムに選択する。

　　重心は、すべて、異なるように分析する。

2.各データを、最も近い重心のクラスタとする。

3.各クラスタで、そのクラスタへ属するデータの平均位置へ、重心をうつす。

4.変化がなくなるまで、2～3を繰り返す。

クロニクル MacにMinicondaをインストール

Mac0S 15.6.1です。

https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#macos-2

に従ってやってみます。

ただし、少しだけ方法を変えています。

1. ダウンロード

ターミナルにて

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o miniconda.sh

miniconda.shがダウンロードされます。

2.インストール

bash miniconda.sh

インストーラが起動します。聞かれることに、以下の内容で答え、インストールしました。

Do you accept the license terms? [yes|no]

>>> yes

[/Users/・・(ユーザ名)・・/miniconda3] >>>

何も入力せず、そのままエンター

--インストールが始まるので待つ--

You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]

>>> yes

インストールが終了します。

3.確認

新しいターミナルを上げると

(base) ・・・ ~ % 

となっています。minicondaのbase環境にいるということ。

% python -V

Python 3.13.5

%  conda info -e

# conda environments:

#

base                 * /Users/・・・/miniconda3

無事にインストールされているようです。