最近はクラスタリングの実験をしている．様々なクラスタリングアルゴリズムをJavaで実装しながら精度を観察している．
クラスタリング結果として，各クラスタの中心ベクトルと何番目の訓練データ点がどのクラスタに入ったかをテキストログとして眺めていた．しかしこれだと，上手くいったり失敗したりしたときに原因を探しにくい．そこで，「Cluster Visualizer」というものを即席で作って可視化に挑戦した．
Cluster Visualizerは，あくまで補助的なツールなので，既に作ってあるJavaプログラムを大きく変更するようなことはしない．毎回のクラスタリング試行ごとに，以下のような一行ログを追加出力するだけで良い．
[Cluster Visualizer] {"0": [1, 3, 5, 7], "1": [0, 2, 4, 6]}
これは「0番目のクラスタに1, 3, 5, 7番目の訓練データ点が，1番目のクラスタに0, 2, 4, 6番目の訓練データ点が属している」ことを表している．
このような結果ログと，N次元の訓練データセットを3次元に次元削減したものをテキストファイルで用意する．次元削減は「TensorFlowで画像分類した定食たちの銀河をつくった - ShikousakuGo」と同様に行った．クラスタを描画するのはThree.jsで頑張った．
こんな感じで，画面下部のスライダー操作ボタンでクラスタリングの様子をアニメーションできる．
様子が目で見えると安心感がある．
自分でデータセットを作るときにも重宝した．どうもクラスタリングの挙動がよろしくなかったので，訓練データセットを教師ラベル別に色分けしたものを表示してみると，うまく2クラス分類できそうな形をしていなかった．
ほぼ一日でここまで作れたのは良かったと思う．もう少し作り込んだら実験ツールとして公開したい．
