hirax.net::Keywords::「クラスタリング」のブログ

■仮称NEKO@HOME　

　今日の夕方に簡単なデータ処理プログラムを書いた。すると、プログラミング素人の私が作ったので、当たり前のように計算領域のごく一部を計算するだけで10分弱も計算時間がかかるプログラムができた…。しかも、大領域で計算しようとすると2GB程度のメモリだとすぐに落ちてしまって計算ができない…。
　で、まともに考えれば計算ルーチンを推敲して作り直さなければイケナイわけなのだけれど、「できるかな?」的な無意味に大富豪プログラミングに走るクセのあるワタシは、質より量の並列コンピューティングに走ることにしたのである。もちろん、それはPS2クラスタリングの記事に影響されたに違いないのである。
　というわけで、「ネコがネットワークからデータを取ってきて計算した後で何処かへ返しに行く」というソフト仮称NEKO@HOMEに着手することにした。さてさて、どうなることやら。

■Appleのクラスタリング技術『Xgrid』テクノロジー　

　これはとっても簡単そうなXgrind。少し前に結構いじくりまわした「とっても使いやすい」大日本印刷のAD-POWERs　「通常のグリッドやベオウルフクラスタにくらべて - とっても簡単、利用者にプログラマビリティを与える、遊んでるPCをのっとる - がコンセプトで、複雑なタスクコントロールやIPCなどはまったく用意していなく、並列処理というより並行処理を容易に机上でできるよう考えられていて、エントロピアが似たコンセプトで、pthread使うほうが慣れとコツが必要なくらい」というAD-POWERsよりも、さらにもっと簡単かもしれない。実際、中身を眺めて使ってみると、ずいぶんと簡単にいろんなこと（だけどやっぱり単純な並行処理）ができそうだ。とりあえず、「グリッド」でない「並行」処理のプログラムであれば、既存のプログラムを一瞬で流用できる。これは、結構便利かも。

　とはいえ、複数ジョブを簡単に処理させようと思うと、WEB管理システムの付いているAD-POWERsの方が優れているかも。こっちなら、PCが苦手な人にも本当に気楽に使ってもらえるし。　from スラッシュドットジャパン

■Mathematicaでマリリン・モンロー　

　今週、「Mathematica 初級・入門コース」で90分程度の実演講師をするので、実演用テキストを作ってみました。Mathematicaを使ったことがない人を対象にしている…ということで、難しい機能を使わずに、画像入出力と三次元レンダリング動画とクラスタリングによる減色…といったような内容を扱っています。作った資料は、画像も入ったPDF版(3.2MB)・画像を削ったMathematicaのノートブック(26kB) といった感じになります。

■「身長・体重・スリーサイズ」で「今昔アイドル」をクラスタリングしてみよう　

　最近、色々挑戦してみた結果、（無料の）Mathematica Playerと(.NET実装の）Iron Rubyを使ってさまざまなことができるようになりました。今回は「体重を公表しているアイドルのスリーサイズ」のデータを使い、「身長（ｃｍ）、体重(ｋｇ）、B（ｃｍ）、W（ｃｍ）、H（ｃｍ）」を特徴量として、「アイドル」をクラスタリングしてみることにしました。使う関数は、MathematicaのFindClustersです。具体的なコードを、簡単のために（Player版ではない）Mathematicaで書くと、

data = Flatten[ Import["c:\\actress.xls"], 1];
data2 = Drop[data, None, {1}];
FindClusters[data2 -> data, 10]

　ちなみに、結果は、こんな感じです。カッコ{}で囲まれているのが、似ているグループ＝クラスタです。

{{{川崎カイヤ,藤原紀香,斎藤陽子,かたせ梨乃,児島明子,山田誉子,}{松島菜々子,高見恭 子,大沢逸美,浅野ゆう子,波乃ひろみ,辺見えみり,青田典子,}{神田うの,松下由樹,吹石一 恵,大石恵,遠藤久美子,内田友紀,田中美里,}{一色紗英,飯島直子,瀬戸朝香,井上晴美,渡 辺満里奈,飯星景子,吉本多香美,高岡早紀,深田恭子,}{水野美紀,伊藤絹子,生田智子,西田 ひかる,松原千明,樹まり子,}{細川ふみえ,駒木なおみ,岩崎ひろみ,加山なつ子,梨花,}{石 田ゆり子,雛形あきこ,三井ゆり,東ちずる,水野真紀,ビビアンスー,}{桜庭あつこ,中條か な子,舞坂ゆい,斎藤由貴,飯島愛,嘉門洋子,有賀美穂,アグネス・ラム,武田久美子,工藤ひ とみ,}{石田ひかり,菅野美穂,井森美幸,沢口靖子,石田ひかり,古手川裕子,河合奈保子,マ ルシア,原日出子,小泉今日子,松本明子,}{桂木真理子,安西ひろこ,奥村チヨ,岩崎良美,柏 原芳恵,石田えり,五月みどり,吉沢京子,島崎和歌子,榊原郁恵,山田まりあ,}}}

　けれど、そんな体型というものも、アイドルにとってはきっと重要なファクターであるはずです。また同時に、このデータには、さまざまな時代のアイドルが混じっています。しかし、だからこそ、「あぁ、なるほど、この（今の）アイドルとかつてのあのアイドルは立ち位置が似ているんだな」と、「身長（ｃｍ）、体重(ｋｇ）、B（ｃｍ）、W（ｃｍ）、H（ｃｍ）」だけからも想像できたりするかもしれません。

　さて、あなたの好きな「アイドル・クラスタ」は一体どのクラスタでしょうか？　もちろん、まだまだ俳優編・声優編などなど、色々試してみようと思います。

■物理現象のメカニズムに着目した設計最適化ツール　

　「物理現象のメカニズムに着目---CDAJが設計最適化ツール「modeFRONTIER」の新版を発売」

　一般に製品設計などの際、数多くの設計パラメータが相互に影響し合うと、製品で起きている物理現象を推測するのが非常に難しくなり、設計を最適化できなかったり、不具合の要因となったりする。そこで、設計パラメータと目的関数の挙動から物理現象を推定し、それに基づいて不具合の発生メカニズムを理解して設計の最適化を図るのがCAPの目的だ。

　大まかには（1）設計因子や評価項目を設定する、（2）シミュレーションによるパラメータ・スタディーを実施する、（3）階層的クラスタリング手法によって類似のデータを分類する、（4）設計因子同士の影響に着目して、物理現象のメカニズムの仮説を立てる---という手順で分析する。合理的なメカニズムの仮説が得られない場合は、（1）または（3）に戻る。技術者は、こうして得られた仮説を基に現象を理解し、新しい設計指針を作る。