09/11/23 11:10:51
基底となるベクトルを3つ、4つなど数個を設定して
それとの類似度を計算して3次元、4次元座標に移し替えれば
クラスタリングしやすいと思った。
これを計算量は3n、 4nで分類に比べた無視出来る程度。
これで距離が近い物は元々似ている可能性があり
離れていれば、元々似ていないことが決定する。
09/11/23 11:10:51
基底となるベクトルを3つ、4つなど数個を設定して
それとの類似度を計算して3次元、4次元座標に移し替えれば
クラスタリングしやすいと思った。
これを計算量は3n、 4nで分類に比べた無視出来る程度。
これで距離が近い物は元々似ている可能性があり
離れていれば、元々似ていないことが決定する。