August 2015
Intermediate to advanced
312 pages
7h 28m
Japanese
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239
11.4 データ型
出（ーを特定する）があります。
K
MLlib
には、クラスタリングのアルゴリズムとして広く使われている
K
平均法と、その変種で
あり、並列環境での初期値の決定に優れる
K
平均法
||
が含まれています
†
。
K
平均法
||
は、単一
ノードの設定でしばしば使われる
K
平均法
++
の初期化の手順に似ています。
K
平均法で最も重要なパラメータは、生成するクラスタ数のターゲットである
K
です。実際に
は、事前にクラスタの本当の数がわかっていることはほとんどないので、クラスタ間の平均距離が
劇的に減らなくなるまで、いくつかの
K
の値を試してみてください。とはいえ、このアルゴリズ
ムがとれるのは、
1
度に
1
つの
K
だけです。
MLlib
の
K
平均法は、
K
以外に次のパラメータを取
ります。
initializationMode
クラスタの中心を初期化するメソッドとして、
k-means||
もしくは
random
を指定しま
す。概して
k-means||
（デフォルト）を指定した方が良い結果につながりますが、わずかにコ
ストは高くなります。
maxIterations
実行するイテレーションの最大回数（デフォルト：
100
）。
runs
実行するアルゴリズムの並列度。
MLlib
の
K
平均法は、複数の開始点から処理を並行に行う、
最良の結果を取るという動作をサポートしています。これは、全体として優れたモデルを得る
ための良い方法です（これは、
K
平均法の実行は、極小値で止まってしまうことがあることに
よります） ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.