---
generated_at: 2026-02-04 10:15:00
metrics:
  claims_total: 12
  claims_with_evidence: 11
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.92
---

# 根拠レポート：64-Power Iteration Clustering

## 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

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.92**
  - 根拠あり：11 / 12、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **計算コストの具体的記述**：定性的記述のみ

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/PowerIterationClustering.scala` パラメータ定義部
- E-02: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/PowerIterationClustering.scala` assignClustersメソッド
- E-03: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` No.64の定義

## 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のデフォルト値は2 | E-01 | ○ |
| C-02 | maxIterのデフォルト値は20 | E-01 | ○ |
| C-03 | initModeのデフォルトは"random" | E-01 | ○ |
| C-04 | srcCol/dstCol/weightColパラメータ | E-01 | ○ |
| C-05 | assignClusters()で直接実行 | E-02 | ○ |
| C-06 | Estimator/Transformerパターンではない | E-02 | ○ |
| C-07 | (id, cluster)のDataFrameを出力 | E-02 | ○ |
| C-08 | mllib.clustering.PICに委譲 | E-02 | ○ |
| C-09 | Spark 2.4.0で導入 | E-03 | ○ |
| C-10 | initModeは"random"と"degree" | E-01 | ○ |
| C-11 | 無向グラフとして扱われる | E-01 | ○ |
| C-12 | 計算コストの具体的記述 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 計算コストの具体的なベンチマーク値
  - 候補：パフォーマンステスト結果 / 公式ドキュメント

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: パラメータ定義・APIインターフェースは低リスク
- 1: パフォーマンスに関する記述は中リスク

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] パラメータのデフォルト値がソースコードと一致しているか確認
- [ ] assignClusters()の入出力仕様が正確か確認
