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I lovemaps & their promise of fractal discovery. I love procedural generation and the aesthetics of the unauthored. Where do these two loves intersect? Generatedmaps. I am the procgenmap admirer. These are my favoritemap generators and the folks whocreate them. 👇THREAD👇 To start with, you can't talk aboutmap generation and not mention @redblobgames. HisHTML5 generator is thegold standard
![Thread by @ptychomancer: "I love maps & their promise of fractal discovery. I love procedural generation and the aesthetics of the unauthored. Where do these two […]"](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f69b6b84ac632a5ccdbd93def79e789adab6482f9%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fthreadreaderapp.com%252Fimages%252Fscreenshots%252Fthread%252F980968298002006016.jpg&f=jpg&w=240)
# およそ1時間に1回程度喋ります。内容は各サービスごとにバラバラです。いくつかのモデルはReplyを送ると反応します。形態素解析エンジンはMecabを使用。開発言語はPHP。データベースはMySQL。 - カミナギ（神無） / Kaminagi 01 http://h.hatena.ne.jp/kaminagi/ http://twitter.com/kaminagi/ http://wassr.jp/user/kaminagi カオス担当。 - ハヅキ（葉月）/ Hadzuki 02 http://h.hatena.ne.jp/ha_dzu_ki/ http://twitter.com/hadzuki/ http://wassr.jp/user/hadzuki 実務担当。 - Undecimber 13 http://h.hatena.ne.jp/undecimber/ メンヘル担当
テレビやディスプレイなどの映像表示機器がハイビジョン化し、PCやゲーム機によって映し出される映像に対し、ユーザーはとてつもなく高い期待値を持つようになってきている。 こうした時勢におけるゲーム開発、コンピュータベースのアニメーションなどのCG制作おいて、昨今、課題となってきているのは素材作成に関わるコストと制作負荷の増加問題だ。ユーザーの目が肥え、ユーザーの映像表示機器も高品位化しているため、いまや、この部分にごまかしは利かなくなっている。かといって開発に使える予算は以前からそうは変わらない。 そこで、注目されてきているのは、高品位な素材群を人間の手でゼロから作るのではなく、コンピュータの力だけで作れないか。あるいはそれがダメならばコンピュータの性能で制作をアシストしてもらって開発効率を上げられないか……そんな技術を業界は求め始めてきている。いわば「コンテンツ制作の自動化」、あるいは「
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 -Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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