バッチ処理

アルゴリズムの入力

K 平均法アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

入力 ID	入力
data	クラスターにするデータを含む `n` x `p` 数値テーブルのポインター。入力は、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。
inputCentroids	初期セントロイドを含む nClusters x `p` 数値テーブルのポインター。入力は、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

アルゴリズムのパラメーター

K 平均法アルゴリズムのパラメーターは次のとおりです。

パラメーター	デフォルト値	説明
algorithmFPType	double	アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。
method	defaultDense	K 平均法により使用される計算メソッド。現在サポートしている唯一のメソッドは、Lloyd です。
nClusters	適用不可	クラスターの数。アルゴリズムを初期化するために必要です。
maxIterations	適用不可	反復回数。アルゴリズムを初期化するために必要です。
accuracyThreshold	0.0	アルゴリズムを終了するしきい値。
gamma	1.0	二項カテゴリカル特徴の距離計算に使用する重み。
distanceType	euclidean	クラスターにする観測点間の接近の基準。現在は、ユークリッド距離のみサポートしています。
assignFlag	true	assignments の計算を有効にする (それぞれの観測にクラスター・インデックスを割り当てる) フラグ。

アルゴリズムの出力

K 平均法アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

結果 ID	結果
centroids	クラスター・セントロイドを含む nClusters x `p` 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。
assignments	assignFlag=true の場合に使用します。入力データの特徴ベクトルへのクラスター・インデックスの割り当てを含む `n` x 1 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。
goalFunction	目標関数の値を含む 1 x 1 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。
nIterations	アルゴリズムにより行われる実際の反復回数を含む 1 x 1 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

サンプル

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++: ./examples/cpp/source/kmeans/kmeans_batch.cpp

Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/kmeans/KMeansBatch.java