chin2017-20200703
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開始行:
[[個人ページ>seminar-personal/chin2017]]
&br;
[[N班ゼミ>http://f-lab.mydns.jp/index.php?seminar-N-2020]]
|~目次|
|#contents|
&br;
*支部大会 [#n59d513d]
-題目（和文、英文）
--和文
--英文
-アブストラクト（300文字以内）
--最近，新型コロナウイルスにより，台湾のオープンデータを...
-電子情報通信学会
--会員番号：1715909
--学生会員保持：4,500円（6月22日に支払い済）
*ゼミより抜粋 [#x56e0c04]
**クラスタリングのパラメータについて [#j7f01f5a]
-methodは現在はaverage
-&color(red){これをsingleにしたらどうなるか？};
**クラスタ内の単語数についての検討 [#f4963093]
-なぜ類似度の低い単語が同じクラスタに入っているのか？
--&color(red){同じクラスタ内の単語間のcos類似度を計算して...
*進捗状況 [#k9c3dcd1]
**1) methodのパラメータ変更 [#o3315e95]
-[[距離計算手法(averageとsingle)>https://qiita.com/pontyo...
-クラスタリングはデータ同士の距離に基づいて, データをグル...
--average:重みのない平均距離
--single:最小距離
--2個自治体以上:&ref(chin2017-20200703/label_single_cosin...
---&ref(chin2017-20200703/label_single_cosine_50_cluter70...
--3個自治体以上:&ref(chin2017-20200703/label_single_cosin...
---&ref(chin2017-20200703/label_single_cosine_50_cluter70...
--結果がおかしい？(以下の原因を考えているが、究明中)
---ベクトル作成用の辞書が変？
---クラスタリングをうまくいかない?
---ほかのパラメータを変更するのは？
---
**2) クラスタ同士内の分布 [#l58ea33e]
-[[距離関数の定義>https://qiita.com/obake_kaiware/items/3...
-式：
--&ref(chin2017-20200703/コサイン類似度.JPG,80%);
--コサイン類似度が 1 に近い ⟺ 2本のベクトルは同じ向きに近い
--コサイン類似度が −1 に近い ⟺ 2本のベクトルは逆向きに近い
import numpy as np
def cos_sim(v1, v2):
return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.lin...
X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0])
Y = np.array([0.832, 0.555,0,0])
# cos(X,Y) = (0.789×0.832)+(0.515×0.555)+(0.335×0)+(0×0)...
print(cos_sim(X, Y))
-前回の一番多くのクラスタ(30)を確認する
-抽出:&ref(label_average_cosine_50_cluter_2times_30only.c...
-計算するソースコード:&ref(cos_sim_for_30.py.txt);
-結果：&ref(cos_sim_all_for_30.csv);
-結果分析：&ref(cos_sim_all_for_30.xlsx);
-149*149=22,201ペア(重複の場合を考慮せず：実際ペア数11026...
--[データ名,法人] と[法人,データ名]→一回のみで計算
--分布図
&ref(distribution_30.jpg);
*参考資料 [#h6872381]
-1,[[距離とクラスタリング>https://www.slideshare.net/ssus...
-2,[[数学のコサイン類似度>https://mathtrain.jp/cosdistanc...
-3,[[コサイン類似度の求め方>https://qiita.com/Qiitaman/it...
終了行:
[[個人ページ>seminar-personal/chin2017]]
&br;
[[N班ゼミ>http://f-lab.mydns.jp/index.php?seminar-N-2020]]
|~目次|
|#contents|
&br;
*支部大会 [#n59d513d]
-題目（和文、英文）
--和文
--英文
-アブストラクト（300文字以内）
--最近，新型コロナウイルスにより，台湾のオープンデータを...
-電子情報通信学会
--会員番号：1715909
--学生会員保持：4,500円（6月22日に支払い済）
*ゼミより抜粋 [#x56e0c04]
**クラスタリングのパラメータについて [#j7f01f5a]
-methodは現在はaverage
-&color(red){これをsingleにしたらどうなるか？};
**クラスタ内の単語数についての検討 [#f4963093]
-なぜ類似度の低い単語が同じクラスタに入っているのか？
--&color(red){同じクラスタ内の単語間のcos類似度を計算して...
*進捗状況 [#k9c3dcd1]
**1) methodのパラメータ変更 [#o3315e95]
-[[距離計算手法(averageとsingle)>https://qiita.com/pontyo...
-クラスタリングはデータ同士の距離に基づいて, データをグル...
--average:重みのない平均距離
--single:最小距離
--2個自治体以上:&ref(chin2017-20200703/label_single_cosin...
---&ref(chin2017-20200703/label_single_cosine_50_cluter70...
--3個自治体以上:&ref(chin2017-20200703/label_single_cosin...
---&ref(chin2017-20200703/label_single_cosine_50_cluter70...
--結果がおかしい？(以下の原因を考えているが、究明中)
---ベクトル作成用の辞書が変？
---クラスタリングをうまくいかない?
---ほかのパラメータを変更するのは？
---
**2) クラスタ同士内の分布 [#l58ea33e]
-[[距離関数の定義>https://qiita.com/obake_kaiware/items/3...
-式：
--&ref(chin2017-20200703/コサイン類似度.JPG,80%);
--コサイン類似度が 1 に近い ⟺ 2本のベクトルは同じ向きに近い
--コサイン類似度が −1 に近い ⟺ 2本のベクトルは逆向きに近い
import numpy as np
def cos_sim(v1, v2):
return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.lin...
X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0])
Y = np.array([0.832, 0.555,0,0])
# cos(X,Y) = (0.789×0.832)+(0.515×0.555)+(0.335×0)+(0×0)...
print(cos_sim(X, Y))
-前回の一番多くのクラスタ(30)を確認する
-抽出:&ref(label_average_cosine_50_cluter_2times_30only.c...
-計算するソースコード:&ref(cos_sim_for_30.py.txt);
-結果：&ref(cos_sim_all_for_30.csv);
-結果分析：&ref(cos_sim_all_for_30.xlsx);
-149*149=22,201ペア(重複の場合を考慮せず：実際ペア数11026...
--[データ名,法人] と[法人,データ名]→一回のみで計算
--分布図
&ref(distribution_30.jpg);
*参考資料 [#h6872381]
-1,[[距離とクラスタリング>https://www.slideshare.net/ssus...
-2,[[数学のコサイン類似度>https://mathtrain.jp/cosdistanc...
-3,[[コサイン類似度の求め方>https://qiita.com/Qiitaman/it...
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