今すぐC#で機械学習を始めるための手っ取り早い手順

使うもの

• Windows 10
• VisualStudio 2017 C#
• Accord

インストール

VisualStudioをインストールする．

プロジェクト作成

• コンソールアプリケーションを選択．
• 言語はC#

Nugetパッケージ

『Nugetパッケージの管理』を開き，次を検索してインストール

• Accord (Accord.NET)
• Accord.MachineLearning (Accord.NET)

その他必要なものは自動的にセットアップされる．

K-means

早速K-meansしてみよう

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace HelloAccord
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var rand = new Random();
            int N = 100;

            double[][] points = Enumerable.Range(0, N)
                .Select((i) => Enumerable.Range(0,2).Select((j) => rand.NextDouble()).ToArray() )
                .Where((e) => Math.Abs(e[0] + e[1] - 1.0) > 0.1).ToArray();

            var kmeans = new Accord.MachineLearning.KMeans(2);

            var clusters = kmeans.Learn(points);
            int[] labels = clusters.Decide(points);

            int[] cluster0 = labels.Select((e, i) => e == 0 ? i : -1).Where((e) => e >= 0).ToArray();
            int[] cluster1 = labels.Select((e, i) => e == 1 ? i : -1).Where((e) => e >= 0).ToArray();

            Console.Out.WriteLine("Polygon");
            foreach (var i in cluster0)
                Console.Out.WriteLine(string.Join(" ", points[i]));
            Console.Out.WriteLine("...");

            Console.Out.WriteLine("Polygon");
            foreach (var i in cluster1)
                Console.Out.WriteLine(string.Join(" ", points[i]));
            Console.Out.WriteLine("...");

            Console.In.ReadLine(); // pause key
        }
    }
}

やっている事

• 二次元平面上の[0,1]区間に点をN個打つ．
• Math.Abs(e[0] + e[1] - 1.0) > 0.1 を満たす点を残し他を削除する．
• 点群を2つの群に分類するようK-meansを使ってクラスタリング学習．
• 学習結果を使って，元の点群をクラスタリング
• 1つ目の群，2つめの群の順に点を出力する

visualize

出力した内容はCSAcademyのGeometry Widgetに貼り付けられる内容になっている

csacademy.com

2つの群に分類できている．