→サイボウズラボ勉強会×世論地図勉強会×2024衆院選×世論地図×世論地図のumap×濃い塊の抽出×カール・ピアソン×karl_pearson×多次元尺度構成法×主座標分析×自己組織化マップ×som×self-organizing_maps×カーネル法×再生核ヒルベルト空間×サポートベクターマシン×isomap×isometric_mapping×lle×locally_linear_embedding×対立次元×pca×umap×2022年参院選のumap可視化×polisクラスタ2つになる問題×東京大学谷口研究室・朝日新聞社共同調査×2022年参院選のpolis的可視化×convex_hull×code_for_japan_summit_2024×世論地図3970人umap×dbscan×高次元泥団子×集団極性化×匿名の市民の意見ベクトルはそんなに明瞭に別れてない×umapの結果をクラスタリングするべきか×tsneの結果のクラスタリングは慎重に×賛成反対データのumap×シン東京2050ブロードリスニング×テキスト埋め込みベクトルの分布×text-embedding-3-large×小さな粒のある一つの塊×クラスタリングとパーティショニング×k平均法×クラスタリング×spectralclusteringとhdbscanの違い×日テレnews×2024衆院選×ブロードリスニング×aiによるクラスタ解説×濃いクラスタ抽出×ptttc2024-11-12×外れ値×まずは大雑把に×全体像を把握したい×talk_to_the_city_turbo×tttc:_aiと著作権に関するパブリックコメント×Talk to the City勉強会×KJ法×発想法×川喜田二郎×凝集型階層的クラスタリング×離れザル×側面×word2vecによる自然言語処理×概念の類似度は距離ではない×50枚のkj法は10時間の想定×5年間で129枚しかkj法をしていない→