Coursera Machine Learning Week8 課題 苦闘日記①

今回はこの一番上の課題に取り組みます。

問題の趣旨はまずは2D Datasetを使ってK-meansに慣れてくださいということですね。

x1,x2,・・・・xmのTraining Setについて、

どのCentroid（中心点）に最も近いかを振り分けていくことが求められています。

中心点はProgramの中で、↓のように規定されていました。

クラスターは3つということですね。

続いてTraining Set；Xがどんなベクトルか見ていきます。

こういうベクトルで300X2でした。

2Dに慣れるように、という問題文の主旨どおりですね。

ということはこの300セットを3つの中心点と距離っぽいものを計算して、

一番近いものを選ぶということですね。

具体的には、

1番目のSet(1.84208,4.60757)と1つ目の中心点（3,3）の距離っぽいものは

(1.84208　－　3)の2乗と（4.60757-3)の2乗の足し算と計算されます。

あとはこれを300セット　X　3つの中心点なので合計900の計算結果がほしいです。

プログラム素人のおっさんなので、まずOctaveの操作の検証をします

そもそも上記の計算をOctaveにプログラムできるかどうか自信がないもので。

まず1つ目の中心点の取り出しです。

（3,3）と取り出したいので、1つ目という意味で

↓こうしました。

答えが3だけです。これでは望みどおりでありません。

よく中心点のベクトルをみてみます。

1列目が欲しいということに気づきました！

ということは、

うまく取り出せました！

 次は300セットあるXから（3,3）を引きます。

300セットあるXは300X2のベクトルで

（3,3）は1X2のベクトルなので、思い通り引き算されるかどうか確認したいです。

うまいこと行きました！

次は各要素ごとの2乗です。これはWeek5/6あたりに出てきましたね。

うまいこと行きました！

これを横に足せればOKです。とりあえずSumしてみます。

縦に足されてしまいました。。。

横に足すためにはどうすればいいのか、

 1  2

 3  4

といった小さい例で実験してみました。

Sum(X,2)とすると横に足してくれることがわかりました。

できました！これで1つの中心点に対する300セットの計算結果は出ました！

あとは

①中心点を1-3でループさせて300セットX3つの900の計算結果を出す

②900の結果を300X3に表記する

③各列の3つの数字で最も小さいものを選び、その行＝カテゴリーとする

頭の中のイメージは↓こういう感じです。

まずループして900の計算結果を出したいと思います。

disの結果が3通り表示されましたが、

3通りとも計算結果が全く同じです。。。

これは何かおかしい。

あ！

ここがKだと3で固定されてる！

だからdisの答えが一緒なんだと思います！

K->iにしたらdisの答えがきちんと3つになりました！

次はこれを300X3の形にすることです。

ループでのシュミレーション結果を取り出すというのは

ここで↓やりました。

Coursera Machine Learning Week7 課題 苦闘日記⑤ -loop simの履歴取り出し - 暇人日記

このときは

そしてこれがプログラミングでした。

これを参考にこうしました。

しかしresultsが900X1で縦一行になってしまいました。

欲しいのは300X3です。

そこで前回（C,sigma,error)と並べたように（K,dis)と並べることにしました。

errorが出ました。

どうやらiは1X1でdisは300X1だから並べれないようです。

それでは（K,dis)と並べることは諦めて、

week5-6で実践した「dis(i)」に取り組みます。

Errorがでました。どうやらさっきと同じで

iは1X1でdisは300X1だから並べれないようです。

Week6では↓でうまくいった方法ですが、Week7でも今回でも

うまく機能しませんでした。

これはWeek6の例↑では(i)をつけて取り出そうとしているerror_train,error_valが

1X1だから機能したのかもしれません。

機能しなかったWeek7の例では取り出そうとしたのは1X3のベクトルでした。

今回の例では取り出そうとしたのは300X1のベクトルでした。

(i)をつける方法は1X1のデータを取り出すのには有効で、

ベクトルには不向きなのかもしれません。

今回はここまでです。また次回頑張ります。