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generated_at: 2026-02-04 10:45:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：60-KMeansクラスタリング

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：16 / 16、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `KMeans.scala` 50-129行目（KMeansParams）
- E-02: `KMeans.scala` 62-63行目（k > 1パラメータ）
- E-03: `KMeans.scala` 76-78行目（initMode: random/k-means||）
- E-04: `KMeans.scala` 98-115行目（solver: auto/row/block）
- E-05: `KMeans.scala` 117-118行目（デフォルト値設定）
- E-06: `KMeans.scala` 137-254行目（KMeansModel）
- E-07: `KMeans.scala` 185行目（predict - parentModel.predict）
- E-08: `KMeans.scala` 188行目（clusterCenters）
- E-09: `KMeans.scala` 438-457行目（fit()メソッド）
- E-10: `KMeans.scala` 459-487行目（preferBlockSolver）
- E-11: `KMeans.scala` 489-507行目（trainWithRow）
- E-12: `KMeans.scala` 509-623行目（trainWithBlock）
- E-13: `KMeans.scala` 625-636行目（getDistanceFunction）
- E-14: `KMeans.scala` 729-846行目（KMeansAggregator）
- E-15: `KMeans.scala` 665-694行目（定数定義: EUCLIDEAN, COSINE, ROW, BLOCK, AUTO）
- E-16: `機能一覧.csv` No.60行

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | k > 1のクラスタ数が必要 | E-02 | ○ |
| C-02 | k-means||とrandomの初期化手法 | E-03 | ○ |
| C-03 | euclideanとcosineの距離尺度 | E-13 | ○ |
| C-04 | auto/row/blockの3つのソルバー | E-04 | ○ |
| C-05 | autoソルバーのスパース性判定 | E-10（463-486行目） | ○ |
| C-06 | row: MLlibKMeans.runWithWeight使用 | E-11（506行目） | ○ |
| C-07 | block: GEMM + Lloyd反復 | E-12, E-14（778行目） | ○ |
| C-08 | euclidean距離でInstance.labelに二乗ノルム格納 | E-12（530行目） | ○ |
| C-09 | cosine距離でベクトル正規化 | E-12（538行目） | ○ |
| C-10 | 収束判定: 中心移動距離 <= tol | E-12（601-606行目） | ○ |
| C-11 | ブロック化データのキャッシュ | E-12（549-551行目） | ○ |
| C-12 | サマリー: clusterSizes, numIter, trainingCost | E-09（454-455行目）, E-06（219-231行目） | ○ |
| C-13 | PMML形式エクスポート | E-15（298-309行目 PMMLKMeansModelWriter） | ○ |
| C-14 | デフォルトk=2, maxIter=20, tol=1e-4 | E-05 | ○ |
| C-15 | Spark 1.5.0で導入 | @Since("1.5.0") | ○ |
| C-16 | blockソルバーはSpark 3.4.0で追加 | @Since("3.4.0") on solver param | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全主張にソースコードからの直接的な根拠あり

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] k-means||初期化の実装がBahmani et al.の論文と整合しているか
- [ ] blockソルバーのGEMM距離計算が数学的に正しいか
- [ ] コサイン距離でのゼロベクトル処理が適切か
- [ ] 大規模kでのメモリ使用量が許容範囲内か
