ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

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20

章 クラスタリング

with tqdm.tqdm(itertools.count()) as t:

for _ in t:

#

中心を計算し、新しいクラスタの割り当てを行う

self.means = cluster_means(self.k, inputs, assignments)

new_assignments = [self.classify(input) for input in inputs]

#

いくつの割り当てが変更されたかを数え、完了したかを確認する

num_changed = num_differences(assignments, new_assignments)

if num_changed == 0:

return

#

そうでない場合、新しい割り当てを使って、中心を再計算する

assignments = new_assignments

self.means = cluster_means(self.k, inputs, assignments)

t.set_description(f"changed: {num_changed} / {len(inputs)}")

これがどのように働くかを見てみましょう。

20.3

 事例：交流会

データサイエンス・スター社の成長をビールやピザやデータサイエンス・スター

T

シャツなどで祝うために、顧客報奨担当部長は数回の交流会を企画していました。地

元ユーザの住所はすべて把握しているので（図 20-1）、参加者が ...