pythainlp/thai_wikipedia_clean_20230101 huggingface dataset:
ช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง เลวี-มอนตัลชีนีทำการทดลองที่บ้าน และศึกษาการเจริญของเส้นใยประสาทจากเอ็มบริโอของไก่ ต่อมาเมื่อนาซีเยอรมนียึดครองอิตาลี ครอบครัวของเธอก็ย้ายไปอยู่ที่ฟลอเรนซ์ และย้ายกลับไปตูรินเมื่อสงครามสิ้นสุด ในปี ค.ศ. 1946 เลวี-มอนตัลชีนีตอบรับคำเชิญจากมหาวิทยาลัยวอชิงตัน เซนต์หลุยส์ และทำงานเป็นรองศาสตราจารย์ที่นั่น ในปี ค.ศ. 1952 เธอค้นพบโกรทแฟคเตอร์ ซึ่งเป็นโปรตีนที่มีส่วนสำคัญต่อการเจริญของเซลล์ประสาท เธอได้รับตำแหน่งศาสตราจารย์ในเวลาต่อมา และได้เป็นผู้อำนวยการศูนย์วิจัยด้านประสาทชีววิทยาที่กรุงโรม ในปี ค.ศ. 1986 เลวี-มอนตัลชีนีและสแตนลีย์ โคเฮน ได้รับรางวัลโนเบลสาขาสรีรวิทยาหรือการแพทย์ จากการค้นพบดังกล่าว
ในปี ค.ศ. 2001 เลวี-มอนตัลชีนีได้รับแต่งตั้งให้เป็นวุฒิสมาชิกตลอดชีพ (Senator for Life) จากประธานาธิบดี คาร์โล อะเซกลิโอ เคียมปี เธอเสียชีวิตที่กรุงโรม ในปี ค.ศ. 2012 ขณะมีอายุได้ 103 ปี
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน  เป็นวิธีหนึ่งในวิธีการแบ่งเวกเตอร์ (vector quantization) ที่มีรากฐานมาจากการประมวลผลสัญญาณ วิธีนี้เป็นที่นิยมสำหรับการแบ่งกลุ่มข้อมูล (cluster analysis) ในการทำเหมืองข้อมูล (data mining) การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนใช้สำหรับการแบ่งการสังเกตจำนวน n สิ่งเป็น k กลุ่ม โดยแต่ละการสังเกตจะอยู่ในกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ย(ที่ใช้เป็นแม่แบบ)ใกล้เคียงกันที่สุด โดยวิธีนี้จะเป็นการแบ่งพื้นที่ข้อมูลไปเป็นแผนภาพโวโรนอย
วิธีการจัดกลุ่มนี้อยู่ในกลุ่มความซับซ้อนของปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) แต่อย่างไรเราสามารถนำขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก (heuristic algorithm) มาใช้หาจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลจากการลู่เข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะเหมือนกับขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุด (expectation-maximization algorithm) สำหรับโมเดลแบบผสม (Mixture Model) ของการแจกแจงปรกติ (Gaussian distribution) เนื่องจากทั้งสองขั้นตอนวิธีจะใช้แนวทางกระทำซ้ำการกลั่นกรอง (iterative refinement approach) นอกจากนี้ ทั้งสองขั้นตอนวิธียังใช้จุดศูนย์กลางของคลัสเตอร์สร้างแบบจำลองข้อมูล อย่างไรก็ตาม การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนมีแนวโน้มจะได้คลัสเตอร์ผลลัพธ์ที่มีตำแหน่งขอบเขตใกล้เคียงกัน ในขณะที่ขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุดนั้นยอมให้คลัสเตอร์ผลลัพธ์มีรูปร่างที่แตกต่างกันได้
ขั้นตอนวิธีนี้ไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด (k-nearest neighbor) ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่เป็นที่นิยมอีกอย่างหนึ่ง
สมมติให้มีเซตของการสังเกต (x1, x2, …, x"n") โดยแต่ละการสังเกตเป็นเวกเตอร์ค่าจริงใน "d" มิติ การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนจะตัดแบ่งการสังเกตจำนวน "n" ครั้งให้เป็นข้อมูลจำนวน "k" ชุด (โดยที่ "k" น้อยกว่าหรือเท่ากับ "n") ในเซต S = {"S"1, "S"2, …, "S""k"} ที่จะทำให้ค่าผลบวกกำลังสองภายในคลัสเตอร์ (within-cluster sum of squares; WCSS) มีค่าน้อยที่สุด. หรือพูดได้อีกอย่างว่า จุดประสงค์ของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนคือการหาผลลัพธ์ต่อไปนี้:
โดยที่ μ"i" เป็นค่าเฉลี่ยของจุดใน "S""i"
คำศัพท์ ""k"-means" ได้ถูกระบุใช้ครั้งแรกโดย James MacQueen ในปี พ.ศ. 2510, แม้ว่าแนวคิดเริ่มแรกจะเป็นของ Hugo Steinhaus ซึ่งเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2500 และขั้นตอนวิธีมาตรฐานนั้นก็ถูกเสนอขึ้นในปี พ.ศ. 2500 โดย Stuart Lloyd เพื่อเป็นเทคนิคสำหรับการกล้ำรหัสของพัลส์ (pulse-code modulation) อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีไม่ได้ถูกเผยแพร่ออกไปจาก Bell Labs จนกระทั่งปี พ.ศ. 2525 ในปี พ.ศ. 2508 E.W.Forgy ได้ตีพิมพ์วิธีเดียวกันนี้เช่นกัน จึงทำให้บางครั้งวิธีนี้ถูกกล่าวถึงในชื่อ Lloyd-Forgy นอกจากนี้ได้มีการตีพิมพ์แบบฉบับที่มีการพัฒนาขึ้นไป โดย Hartigan and Wong ในปี พ.ศ. 2518 / 2522
ขั้นตอนวิธีมาตรฐาน.
ขั้นตอนวิธีที่ใช้มากที่สุดใช้แนวทางกระทำซ้ำการกลั่นกรอง (iterative refinement approach) และถูกเรียกว่า การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน ("k"-means algorithm) หรือในบางครั้งสามารถพบในชื่อ Lloyd's algorithm โดยเฉพาะในวงการวิทยาการคอมพิวเตอร์
เริ่มด้วยเซตเริ่มต้นประกอบด้วยค่าเฉลี่ย "k" ค่า "m"1(1),…,"m""k"(1) แล้วจากนั้นจะเป็นการทำซ้ำระหว่างสองขั้นตอน
จากขั้นตอนข้างต้น ค่าที่ได้จะลู่เข้าหาค่า ๆ หนึ่งและไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการกำหนดค่าอีก และเนื่องจากทั้งสองขั้นตอนให้ค่า WCSS ที่เหมาะที่สุด และการเลือกแบ่งกลุ่มข้อมูลมีวิธีได้จำกัด ขั้นตอนวิธีนี้จะต้องลู่เข้าหาค่า local optimum ทั้งนี้ทั้งนั้นวิธีนี้ไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะพบค่าที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ หรือ global optimum
ขั้นตอนวิธีนี้ถูกใช้บ่อยเพื่อการแจกแจงสิ่งของไปยังกลุ่มที่ใกล้ที่สุดด้วยระยะห่าง ขั้นตอนวิธีมาตรฐานมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ค่า WCSS มีค่าน้อยที่สุดที่เป็นไปได้ และใช้ค่ากำลังสองน้อยสุดกำหนดระยะห่าง ซึ่งก็คือ ค่ากำลังสองของระยะทางแบบยุคลิด อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้ฟังก์ชันระยะห่างอื่น ๆ นอกเหนือไปจากค่ากำลังสองของระยะทางแบบยุคลิด อาจทำให้ขั้นตอนวิธีนี้ไม่เกิดการลู่เข้า นอกจากนี้มีการแก้ไขเพิ่มเติมของกระบวนการ (modifications of k-means) เช่น เคมีนแบบทรงกลม (spherical k-means) และ k-medoids เพื่อทำให้การคำนวณระยะห่างแบบอื่น ๆ ใช้กับขั้นตอนวิธีนี้ได้
วิธีการกำหนดค่าตั้งต้น.
โดยทั่วไปแล้ว จะใช้วิธีของ Forgy และวิธีการตัดแบ่งแบบสุ่ม (Random Partition) เป็นวิธีการกำหนดค่าตั้งต้น
วิธีของ Forgy คือการเลือกข้อมูลการสังเกต "k" อย่างขึ้นมาแบบสุ่ม จากข้อมูลทั้งหมด แล้วใช้เป็นค่าเฉลี่ยเริ่มต้น ส่วนการตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มนั้นจะเริ่มต้นด้วยการสุ่มจัดข้อมูลการสังเกตแต่ละอันไปอยู่ในกลุ่มใด ๆ และจากนั้นจะทำการปรับค่าตามขั้นตอนที่กล่าวไปแล้ว ดังนั้นค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่ได้จาการปรับค่าจะเป็นจุดเซนทรอยด์ (centroid) ของข้อมูลการสังเกตในแต่ละคลัสเตอร์ที่สร้างขึ้นมาแบบสุ่มนั่นเอง วิธีของ Forgy มีแนวโน้มที่จะกระจายค่าเฉลี่ยเริ่มต้น ในขณะที่การตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มจะเลือกค่าเริ่มต้นที่ใกล้กับจุดกึ่งกลางของข้อมูลทั้งหมด นอกจากนี้ อ้างอิงจาก Hamerly และคณะ การตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มที่เหมาะกับขั้นตอนวิธีการหา "k"-harmonic means และ fuzzy "k"-means มากกว่า ในทางกลับกัน สำหรับขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุด หรือขั้นตอนวิธีการหาเคมีนแบบมาตรฐาน วิธีของ Forgy จะเป็นที่นิยมมากกว่า
การที่เป็นขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก มันจะไม่สามารถรับประกันได้ว่ากระบวนการนี้จะลู่เข้าหา global optimum และการจัดกลุ่มในตอนเริ่มต้น หรือการกำหนดค่าตั้งต้นจะมีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์ อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีนี้สามารถหาผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว จึงเป็นเรื่องปรกติที่จะทดสอบข้อมูลหลาย ๆ ครั้งด้วยเงื่อนไขเริ่มต้นที่แตกต่างกัน แต่ในกรณีที่เลวร้ายที่สุดค่าเคมีน ("k"-means) อาจจะลู่เข้าอย่างช้า ซึ่งมีความเป็นไปได้แม้แต่กับข้อมูลจำนวนน้อย ๆ และมีการแสดงอย่างเฉพาะเจาะจงว่า สำหรับในบางตัวอย่างข้อมูล ที่มีแค่สองมิติ การหาค่าเคมีนเป็นขั้นตอนวิธีเวลาแบบเลขชี้กำลัง (exponential time) หรือก็คือ ในการลู่เข้า ข้อมูลดังกล่าวเหมือนว่าจะไม่เกิดขึ้นในการปฏิบัติจริง จึงสามารถยืนยันได้ว่า เวลาที่ใช้ในการทำงานที่ปรับเรียบ (smoothed running time) ของขั้นตอนการหาค่าเคมีนเป็นเป็นฟังก์ชันพหุนาม
ขั้นตอนการกำหนดค่ามีอีกชื่อหนึ่งคือ ขั้นตอนการคาดหมาย (expectation step) และขั้นตอนการปรับค่าสามารถเรียกว่า ขั้นตอนการหาค่าสูงสุด maximization step ทำให้ขั้นตอนวิธีนี้เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุดแบบทั่วไป ("generalized" expectation-maximization algorithm)
ความซับซ้อน.
เมื่อกล่าวถึงความซับซ้อนเชิงคำนวณ (computational complexity) การหาคำตอบที่เหมาะสม ในการแบ่งข้อมูลแบบเคมีนสำหรับข้อมูลการสังเกต ใน "d" มิติ จะเป็น
ดังนั้น ประเภทของขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก เช่น ขั้นตอนวิธีของ Lloyds จึงถูกใช้อย่างแพร่หลาย
เวลาที่ใช้ในการทำงานของขั้นตอนวิธีของ Lloyds จะอยู่ในรูป formula_7 โดยที่ค่า "n" เป็นจำนวนของเวกเตอร์ข้อมูล ใน "d" มิติ ค่า "k" เป็นจำนวนของคลัสเตอร์ และค่า "i" เป็นจำนวนของการวนซ้ำจนกระทั่งผลลัพธ์ลู่เข้าและไม่เปลี่ยนแปลง สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นกลุ่มก้อน การวนซ้ำในจำนวนรอบน้อย ๆ ก็มักจะเห็นการลู่เข้า และผลลัพธ์จะดีขึ้นเพียงเล็กน้อยเท่านั้นหลังจากการวนซ้ำสิบกว่าครั้ง ดังนั้นขั้นตอนวีธีของ Lloyds ในทางปฏิบัติจะระบุว่ามีความซับซ้อนแบบเชิงเส้น
ส่วนต่อจากนี้จะเป็นความรู้เพิ่มเติมล่าสุดเกี่ยวกับพฤติกรรมความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีนี้
อภิปราย.
องค์ประกอบสองอย่างที่ทำให้การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็มักจะถูกพิจารณว่าเป็นข้อเสียของการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนได้แก่:
ปัจจัยที่จำกัดความสามารถของการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนคือโมเดลของกลุ่มข้อมูล การแบ่งกลุ่มของข้อมูลแบบเคมีนคาดการณ์โมเดลของกลุ่มข้อมูลเป็นรูปแบบของทรงกลม และข้อมูลสามารถถูกแบ่งกลุ่มได้โดยการที่ค่าเฉลี่ยของกลุ่มข้อมูลลู่เข้า ถึงจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลทรงกลมนั้น กลุ่มข้อมูลแต่ละกลุ่มถูกคาดการณ์ไว้ว่าจะมีขนาดที่ใกล้เคียงกัน ทำให้การกำหนดกลุ่มของข้อมูลแต่ละตัวไปยังจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลที่อยู่ใกล้ที่สุดถูกต้อง ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ก่อให้เกิดปัญหาในการแบ่งกลุ่มแบบเคมีน ต่อกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะไม่ตรงไปตามความคาดการณ์ที่ถูกกำหนดไว้ในอัลกอริทึม
เราสามารถมองผลลัพธ์ของการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนได้ในรูปแบบของแผนภาพโวโรนอยของค่าเฉลี่ยกลุ่มข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกแบ่งครึ่งทางระหว่างระยะห่างของจุดศุนย์กลางของกลุ่มข้อมูลแต่ละกลุ่ม ดังนั้นจึงอาจจะทำให้เกิดการแบ่งข้อมูลที่ไม่เหมาะสมอย่างที่สุดได้ (ดูตัวอย่างใน กลุ่มข้อมูล "mouse") การแจกแจงแบบปรกติ (The Gaussian model)ซึ่งใช้โดย Expectation-maximization (EM) อัลกอริทึม มีความยึดหยุ่นในการแบ่งข้อมูลเนื่องจากมีการคำนวณโดยใช้ทั้งการแปรปรวนและการแปรปรวนร่วมเกี่ยว ส่งผลให้สามารถแบ่งกลุ่มข้อมูลที่มีขนาดแตกต่างกันในแต่ละกลุ่มได้ดีกว่าการแบ่งกลุ่มแบบเคมีน
การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนเป็นอัลกอริทึมที่ง่ายต่อการสร้างและสามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ดังนั้นการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนจึงถูกใช้อย่างแพร่หลายในหลายหัวข้อ ยกตัวอย่างเช่น การแบ่งส่วนตลาด, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, สถิติ, ดาราศาสตร์ และ เกษตรกรรม. การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนมักถูกใช้เป็นตัวประมวณผลก่อนการเริ่มใช้อัลกอริทึมอื่น ๆ
การแบ่งนับเวกเตอร์.
การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนถูกริเริ่มขึ้นเพื่อใช้ในการประมวลสัญญาณและยังคงถูกใช้มาจนถึงในปัจจุบันนี้ ยกตัวอย่างเช่นในคอมพิวเตอร์กราฟิก, การแบ่งนับสี (Color quantization เป็นกระบวนการของการลดจำนวนชนิดสีในแต่ละภาพให้เหลือเพียงจำนวนสีเท่ากับ k ตามที่ถูกกำหนดไว้ ซึ่งการการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนี้สามารถนำมาใช้เพื่อปฏิบัติการแบ่งนับสีได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ การใช้ประโยชน์จากการแบ่งนับเวกเตอร์อย่างอื่นได้แก่การชักตัวอย่างแบบไม่สุ่ม (non-random sampling) ซึ่งการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนช่วยในการเลือก k ชนิดของข้อมูลที่แตกต่างกันจากจำนวนข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการดำเนินการวิเคราะห์ผลต่อไป
การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูล.
ในการวิเคราะห์กลุ่มข้อมูล (Cluster Analysis) การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนสามารถถูกนำมาใช้ในการแบ่งเซ็ตข้อมูลอินพุตให้เป็น k ส่วนได้ อย่างไรก็ตามด้วยการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนเพียงอย่างเดียว ไม่ยืดหยุ่นพอที่จะใช้แบ่งกลุ่มข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งความยากในการเลือกค่าของ k ที่เหมาะสมต่อกลุ่มข้อมูล และข้อจำกัดที่การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนั้นไม่สามารถใช้แบ่งเซ็ตข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขได้ ด้วยเหตุนี้อัลกอริทึมอื่น ๆ จึงถูกพัฒนาขึ้นทดแทนการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ฟีเจอร์เลิร์นนิ่ง (Feature learning).
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนได้ถูกนำไปใช้ในขั้นตอนฟีเจอร์เลิร์นนิ่ง (Feature learning) ทั้งในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (semi-supervised learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning)
ขั้นตอนในการปฏิบัติเริ่มจากการสร้างกลุ่มข้อมูลจำนวน k กลุ่มด้วยการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนโดยใช้ข้อมูลสอน (training data) หลังจากนั้นจึงโปรเจกต์ข้อมูลอินพุตไปยังฟีเจอร์สเปซใหม่ โดยใช้แมทริกส์โปรดัคระหว่างข้อมูลและตำแหน่งของศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มข้อมูล ระยะห่างระหว่างข้อมูลอินพุตและศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มข้อมูล ฟังก์ชันที่ชี้ข้อมูลอินพุตถึงจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลที่ใกล้ที่สุด หรือสมูทฟังก์ชันของระยะห่างระหว่างข้อมูลและศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลเป็นต้น
การใช้งานของการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนี้ประสบความสำเร็จในร่วมใช้งานกับตัวแยกแบบเชิงเส้น (linear classifier) สำหรับข้อมูลแบบกึ่งมีผู้สอนในการประมวลภาษาธรรมชาติ
และในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรู้จำวัตถุ (object recognition) นั้นการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนสามารถให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ วิธีการฟีเจอร์เลิร์นนิ่งที่ซับซ้อนแบบอื่นยกตัวอย่างเช่น autoencoders และ restricted Boltzmann machines.
อย่างไรก็ตามการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนนั้น ต้องการจำนวนข้อมูลอินพุตที่มีขนาดมากกว่าที่วิธีฟีเจอร์เลิร์นนิ่งที่ซับซ้อนที่กล่าวมาข้างต้นต้องการ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกันเนื่องจากในการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนนั้น ข้อมูลแต่ละอันส่งผลถึงฟีเจอร์เพียงอันเดียวมากกว่าที่จะส่งผลถึงหลาย ๆ ฟีเจอร์
ความสัมพันธ์กับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบอื่น ๆ.
เราสามารถกล่าวได้ว่าการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนและอัลกอริทึมแบบ EM นั้นเป็นเพียงแค่เคสพิเศษของการประมาณรูปร่างผสมของเกาส์ (Gaussian mixture model) ดังนั้นโดยปรกติแล้วเราจึงสามารถเปลี่ยนรูปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน ให้อยู่ในรูปของรูปร่างผสมของเกาส์ได้ นอกจากรูปร่างผสมของเกาส์แล้ว เรายังสามารถเปลี่ยนรูปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนให้อยู่ในรูปของอัลกอริทึมแบบ K-SVD ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่คาดการณ์จุดข้อมูลแต่ล่ะจุดในรูปแบบของผลรวมเชิงเส้นของ"เวกเตอร์โค้ดบุ้ค" (codebook vector) โดยที่การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนนั้นมีความข้องเกี่ยวกับกรณีที่ มีการใช้เวกเตอร์โค้ดบุ้คเพียงเวกเตอร์เดียวด้วยค่าน้ำหนักเท่ากับหนึ่งเท่านั้น
การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์ (Mean shift clustering).
การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้น เป็นอัลกอริทึมที่คงจำนวนของข้อมูลในเซ็ตไว้ให้มีขนาดที่เท่ากับจำนวนข้อมูลอินพุตเริ่มต้น ในจุดเริ่มต้นของอัลกอริทึมนั้นเซ็ตของข้อมูลนี้เกิดจากการคัดลอกมาจากเซ็ตข้อมูลอินพุต หลังจากนั้นในแต่ละการวนซ้ำข้อมูลในเซ็ตนี้ได้ถูกแทนที่ด้วย ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่อยู่ในเซ็ตที่อยู่ภายในระยะทางที่กำหนดจากจุดข้อมูลจุดนั้น ในทางกลับกันการที่การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนจำกัดการอัปเดตข้อมูลนี้ให้อยู่ที่ข้อมูล k จุดและเปลี่ยนค่าของแต่ละจุดใน k จุดนี้ด้วยค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลทุกจุดที่ในเซ็ตข้อมูลอินพุต ที่อยู่ใกล้กับจุดจุดนั้นที่สุดเมื่อเทียบกับจุดอื่นใน k จุด การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนั้นเรียกว่า likelihood mean shift ซึ่งในอัลกอริทึมนี้มีการแทนที่ค่าของเซ็ตข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลทั้งหมดในเซ็ตอินพุต ที่มีระยะห่างภายในระยะทางที่กำหนดไว้จากเซ็ตนั้น ๆ การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นมีข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งเหนือการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนซึ่งคือ การที่การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นไม่จำเป็นต้องมีการกำหนดจำนวนของกลุ่มข้อมูลเพราะว่า การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นจะหาจำนวนของกลุ่มข้อมูลที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ แต่อย่างไรก็ตามการแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่าการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนมาก
การวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญ (Principal component analysis).
มีการแสดงให้เห็นในว่าผลลัพธ์ที่อยู่ในรูปทั่วไปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน (ร่วมด้วยตัวบ่งชี้จุดข้อมูลถึงแต่ละกลุ่มข้อมูล) คือผลจากการวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญ (PCA) และซับสเปซของการวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญที่ถูกขยายในทิศทางที่สำคัญ กับซับสเปซของศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลที่เกิดจากการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนั้นเป็นสิ่งเดียวกัน อย่างไรก็ตามการที่การวิเคราะห์องค์ประกอบสำคัญนั้น คือผลลัพธ์โดยทั่วไปของผลลัพธ์จากการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนนั้นไม่ใช่เรื่องใหม่แต่อย่างใด (โปรดดูตัวอย่าง), และมันก็ตรงไปตรงมาที่จะแสดงให้เห็นถึงตัวอย่างหักล้างกับข้อความที่ว่า ซับสเปซของจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลถูกขยายโดยทิศทางที่สำคัญ
การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (Independent component analysis).
มีการแสดงให้เห็นใน
ว่าภายใต้ข้อกำหนดบางประการและเมื่อข้อมูลอินพุตได้รับการประมวลผลเบื้องค้นด้วยอัลกอริทึม whitening transformation การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนนั้นจะให้ผลลัพธ์ที่มีค่าเท่ากับการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระแบบเชิงเส้น
การกรองข้อมูลแบบสองฝ่าย (Bilateral filtering).
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนมีการทึกทักเอาว่า ลำดับของจุดข้อมูลแต่ละจุดในเซ็ตข้อมูลอินพุตนั้นไม่มีผลต่ออัลกอริทึม การกรองข้อมูลแบบสองฝ่าย (bilateral filter) นั้นเหมือนกับการแบ่งกลุ่มข้อมูลของเคมีนด้วยตรงที่ว่า มันมีการเก็บรักษาเซ็ตของข้อมูลในขณะที่มีการแทนที่ข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ยในแต่ละการวนซ้ำ อย่างไรก็ตามการกรองข้อมูลแบบสองฝ่ายจำกัดการคำนวณของค่าเฉลี่ย (แบบ kernel weighted)ให้รวมถึงเพียงแค่จุดข้อมูลที่ใกล้ในลำดับของข้อมูลอินพุต ด้วยเหตุนี้การกรองข้อมูลแบบสองฝ่ายจึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับปัญหาเช่นการขจัดสัญญาณรบกวนในรูปภาพ (image denoising) ซึ่งการเรียงตัวของพิกเซลในภาพนั้นมีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง
อัลกอริทึมที่ใกล้เคียง.
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีดอยด์นั้น มีความใกล้เคียงกับการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนในด้านของการแบ่งกลุ่มข้อมูลให้อยู่ใน k กลุ่มโดยทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด จุดที่แตกต่างกันนั้นคือการที่การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนดอยด์กำหนดให้ จุดศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มข้อมูลเป็นจุดข้อมูลจริง ๆ ที่อยู่ในเซ็ตข้อมูล ไม่ใช่จุดศูนย์กลางที่ถูกคำนวณขึ้นดังเช่นในอัลกอริทึมของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน
ท่าอากาศยานนานาชาติกิมโป
รายชื่อท่าอากาศยานในประเทศเกาหลีใต้
นี่คือรายชื่อท่าอากาศยานในประเทศเกาหลีใต้ ซึ่งได้แบ่งประเภทไว้แล้ว
ท่าอากาศยานกิมโป
ท่าอากาศยานคิมโพ
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2006
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2006  จัดขึ้นในประเทศญี่ปุ่น ระหว่างวันที่ 17 พฤศจิกายน – 3 ธันวาคม ค.ศ. 2006 เป็นการแข่งขันวอลเลย์บอลชายมีจำนวน 24 ทีม และทีมชนะเลิศในรายการนี้คือ บราซิล ที่สามารถเอาชนะโปแลนด์ 3-0 เซต ส่วนการชิงอันดับ 3 บัลแกเรีย ที่สามารถเอาชนะเซอร์เบียและมอนเตเนโกร 3-1 เซต
จาง อันต๋า
จาง อันต๋า  เป็นนักสนุกเกอร์อาชีพชาวจีน เปิดตัวครั้งแรกในการเข้ามาเล่นในเมนทัวร์ในสนุกเกอร์ฤดูกาล 2009/2010 เขาได้สิทธิเล่นสายอาชีพหลังจากคว้าแชมป์รายการเอซีบีเอสเอเชียน (ACBS Asian) รุ่นอายุไม่เกิน 21 ปี
เขามีความสูง 5 ฟุต 3 นิ้ว จนได้ฉายา 'ไมตีเมาส์' (Mighty Mouse) จางอาศัยอยู่ในย่านรอมฟอร์ดในลอนดอน ในช่วงที่มีการแข่งขันสนุกเกอร์และมีผู้จัดการโดย โกรฟ ลีเชอร์ ทำการฝึกซ้อมประจำที่สถาบันซึ่งอยู่ในรอมฟอร์ด
Zhang Anda
วันโบอ่องจอ
ริตา เลวี-มอนตัลชีนี
แจ๊ค กรีลิช
แบรด กูซาน
อันเดรียส์ ไวมันน์
อลัน ฮัตตัน
เบญจรัตน์ วิศิษฐ์กิจการ เป็นนักแสดงและนักร้องชาวไทย
เบญจรัตน์ วิศิษฐ์กิจการ เกิดเมื่อวันศุกร์ที่ 23 กันยายน พ.ศ. 2531 ที่โรงพยาบาลกรุงเทพคริสเตียน เข้าศึกษาจากโรงเรียนนานาชาติแอ๊ดเวนต์รามคำแหง, โรงเรียนเตรียมอุดมศึกษา และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีที่คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ก้าวแรกวงการบันเทิงของเบญจรัตน์ เป็นผลงานด้านดนตรีในรูปแบบขับร้องกลุ่ม ในนามตะกร้า (พ.ศ. 2546) โดยมีผลงานเพลงอัลบั้ม แอ๊ปเปิ้ล มะละกอ กล้วย ส้ม ร่วมกับ 3 สาวได้แก่ พัชรัตน์ ชวาลดิฐ (แพ็คกี้), ศศิมา อัศวพานิชพันธ์ (แพร), พิมพ์พัฒน์ แจ้งเร็ว (น้ำตาล) ทำให้ในสองปีต่อมามาผลงานเพลงในนามของ ร็อกกี้ โรด (Rocky Road) กับอีก 9 สาว ในสังกัดจีเอ็มเอ็ม แกรมมี่ (พ.ศ. 2546)
การแสดงทำให้เบญจรัตน์ วิศิษฐ์กิจการ เริ่มมีผลงานด้านการแสดงเรื่องแรกในทีเด็ด ครูพันธุ์ใหม่จิตพิสัยเดือด รับบท ป๊อกหรือแพรวไหม แห่งแก๊งค์ดอกไม้เหล็ก และละครน้องใหม่ร้ายบริสุทธิ์ ของบริษัท บรอดคาซท์ ไทย เทเลวิชั่น จำกัด ซึ่งออกอากาศทางช่อง 3 ในบทบาท ป๊อกหรือแพรวไหม เช่นกัน จนทำให้มีผลงานด้านภาพยนตร์โฆษณาตามมาอีกหลายชิ้นได้แก่ เดนรี่ควีน, มายมิ้น, มิสเตอร์โดนัท เป็นต้น
บทบาทเด่นชัดขึ้นทางการแสดง โดยได้รับบทนางร้ายอย่างเต็มตัวเป็นครั้งแรกกับบท บัณรสี ทางละครโทรทัศน์เรื่อง จันทร์เอ๋ยจันทร์เจ้า (พ.ศ. 2549) ของบริษัท บรอดคาซท์ ไทย เทเลวิชั่น จำกัด เช่นกัน จนทำให้ค่าย เอ็ม พิคเจอร์ส และอารมณ์ดี มีสุข ชักชวนให้มารับบท บัว ในภาพยนตร์เรื่อง รักเอาอยู่ (พ.ศ. 2555) หนังรักหาแนวร่วมตอนน้ำท่วมกทม ได้รับบทคู่กับ อัตตพงษ์ อัตตกิจกุล และมีผลงานทั้งสื่อภาพนิ่งและภาพยนตร์โฆษณากับ วอลล์ คอร์นเนตโต โฆษณาแอร์เอเชีย ร่วมกับนิจชิตา จารุวัฒน์
ปัจจุบันเป็นพิธีกรรายการเพลงให้กับเอ็มทีวีไทยแลนด์และดีเจให้กับรายการ HitZ pmทางคลื่น 95.5 เวอร์จิ้น ฮิตซ์ ทุกวันจันทร์ถึงศุกร์ 16:00 - 20:00 น.คู่กับดีเจ บอย ฌาฆฤณ ชุมมิ่ง
และผลงานเพลงในอัลบั้ม LalaBelle ในซิงเกิ้ลแรกเพลง แค่หลับไป (เพลงช้าแสนเศร้า) กับค่าย SonicBoom
แก๊งขวานซิ่ง
แก๊งขวานซิ่ง  เป็นการอ้างถึงแก๊งที่ก่อตั้งขึ้นในปี ค.ศ. 1921 แต่ในปัจจุบันได้ถูกนำมาใช้สำหรับการแสดงในโรงภาพยนตร์ ซึ่งได้ปรากฏตัวในภาพยนตร์ศิลปะการต่อสู้ฮ่องกงเพียงไม่กี่เรื่อง ดังเช่นเรื่องที่เพิ่งผ่านมาอย่าง"ยิปมัน เจ้ากังฟูสู้ยิบตา"
แก๊งขวานซิ่งในเวอร์ชันเรื่องแต่งจะอิงจากแก๊งขวานซิ่งที่มีอยู่จริงในนครเซี่ยงไฮ้ ในช่วงที่ประเทศญี่ปุ่นเข้ายึดครองกับผู้นำชื่อหวัง ย่าเฉียว (王亚樵)
เบื้องหน้าเบื้องหลัง.
"แก๊งขวานซิ่ง" ได้คุมนครเซี่ยงไฮ้และใช้ขวานเป็นอาวุธ โดยมักจะแต่งตัวในชุดสูทสีดำและบางครั้งจะสวมหมวกทรงสูง สำหรับภาพยนตร์"นักชกจากชานตุง" อาจจะถือได้ว่าเป็นการปรากฏตัวครั้งแรกสุดของแก๊งในภาพยนตร์ แม้ว่าจะไม่มีการเรียกชื่อ"แก๊งขวานซิ่ง"อย่างเป็นทางการในภาพยนตร์ก็ตาม และแก๊งนี้ยังปรากฏอยู่ในภาพยนตร์เรื่อง"เอไกหว่า 2", "ไอ้หนุ่มหมัดเมา 2", "ปิ๊งรักเจ้าสาวมาเฟีย 2", "คนเล็กหมัดเทวดา" และ"หมัดพิฆาตมังกรโหด"
ใน"คนเล็กหมัดเทวดา".
ในภาพยนตร์ศิลปะการต่อสู้เรื่อง"คนเล็กหมัดเทวดา" แก๊งขวานซิ่งจะได้รับการเดินเรื่องในลักษณะที่คล้ายกันเป็นอย่างมากกับตระกูลมาเฟียของอิตาลี หรือบางทีอาจจะเหมือนกับพวกอั้งยี่ของจีนเป็นอย่างมาก โดย"แก๊งขวานซิ่ง"ในภาพยนตร์เรื่องนี้หัวหน้าแก๊งคือพี่แซม และมีสัญลักษณ์ขวานไขว้ที่พอจะจำกันได้ใน"คนเล็กหมัดเทวดา" ที่สมาชิกบางรายจะมีรอยสักนี้ที่ไหนสักแห่งบนร่างกาย โดยสามารถมองเห็นได้หรือปรากฏอยู่ในรูปแบบอื่น นอกจากนี้ ท่าเต้นของแก๊งขวานซิ่งใน"คนเล็กหมัดเทวดา" ยังชวนให้นึกถึงเพลงยุค 50
รายชื่อท่าอากาศยานในประเทศเกาหลีเหนือ
นี่คือรายชื่อท่าอากาศยานใน สาธารณรัฐประชาธิปไตยประชาชนเกาหลี หรือประเทศเกาหลีเหนือ ปัจจุบันมีท่าอากาศยาน 78 แห่งที่ใช้งานได้
สายการบินประจำชาติ แอร์โครยอ ได้เข้าร่วม IATA ในปลายคริสต์ทศวรรษ 1990 และทางเกาหลีเหนือได้ประกาศว่าจะปรับปรุงท่าอากาศใหม่เพื่อรับรองในระดับนานาชาติ อย่างไรก็ตาม นอกจากท่าอากาศยานนานาชาติเปียงยางซูนันแล้ว ท่าอากาศยานส่วนใหญ่ไม่สามารถใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ และยังถูกใช้งานในด้านการทหารอีกด้วย
รันเวย์บนทางหลวง.
รันเวย์บนทางหลวง ใช้สำหรับจอดเครื่องบินที่มีเหตุฉุกเฉิน นี่คือรายชื่อทางหลวงที่มีรันเวย์
วิสเซิล (เพลงโฟล ไรเดอ)
"วิสเซิล"  เป็นเพลงของแร็ปเปอร์ชาวอเมริกัน โฟล ไรเดอ จากอัลบั้มลำดับที่สี่ "ไวลด์วันส์" (2012) ออกจำหน่ายวันที่ 24 เมษายน ค.ศ. 2012 เป็นซิงเกิลที่สามจากอัลบั้ม "วิสเซิล" เขียนโดยโฟล ไรเดอ เดวิด กลาส มาร์คัส คิลเลียน จัสติน แฟรงส์ เบรยัน ไอแซก และแอนโตนิโอ มอบลี โปรดิวซ์โดยดีเจ แฟรงก์ อี และกลาส เนื้อเพลงมีเนื้อหาเกี่ยวกับเพศ
"วิสเซิล" เป็นเพลงป็อปแร็ป มีลักษณะพิเศษที่ทำนองเป็นเสียงผิวปาก เมื่อออกจำหน่าย เพลงได้รับคำวิจารณ์แบบคละกันจากนักวิจารณ์เพลง โดยทั่วไปจะชื่นชมเสียงดนตรีป็อป ชี้ว่าเป็นไปได้ว่าเพลงจะกลายเป็นเพลงดังอีกเพลงที่มีท่อนสร้อยที่ "ฟังติดหู" แต่นักวิจารณ์หลายคนวิจารณ์เนื้อเพลงในแง่ลบ ตีความว่าเป็นการเกลื่อนคำว่าออรัลเซ็กส์อย่างอ่อน ๆ เรียกว่าเป็น "เพลงที่เฉียบแหลมน้อยที่สุด" "วิสเซิล" ประสบความสำเร็จ ขึ้นอันดับหนึ่งในหลายประเทศ และขึ้นสิบอันดับแรกในอีกหลายประเทศเช่นกัน ในสหรัฐอเมริกา เพลงขึ้นอันดับหนึ่งบนบิลบอร์ดฮอต 100 เป็นเพลงที่สามของโฟล ไรเดอที่ขึ้นอันดับหนึ่ง และเป็นเพลงแรกตั้งแต่เพลง "ไรต์ราวด์" เมื่อ ค.ศ. 2009
มิวสิกวิดีโอกำกับโดยมาร์ก คลาสเฟลด์ ออกอากาศวันที่ 24 พฤษภาคม ค.ศ. 2012 ถ่ายทำที่อากาปุลโก ประเทศเม็กซิโก และใช้หน้าจอแยกในหลายช่วงของวิดีโอ ส่วนใหญ่แสดงให้เห็นโฟล ไรเดอและหญิงสาวบนชายหาด หลังจากออกอากาศ มิวสิกวิดิโอได้รับคำวิจารณ์ตั้งแต่ด้านบวกไปจนถึงคละกัน นักวิจารณ์เพลงมองว่า เป็นวิดีโอที่เข้ากับเพลงได้อย่างสมบูรณ์ โฟล ไรเดอ ส่งเสริมเพลงด้วยการแสดงในรอบชิงชนะเสิศของรายการ "เดอะวอยซ์"
2002 ราตรี
สองพันสองราตรี  เป็นเกิร์ลกรุ๊ปเฉพาะกิจภายใต้สังกัดจีเอ็มเอ็ม แกรมมี่ อัลบั้มพิเศษส่งท้ายปี กับการรวมตัวของ 5 ศิลปินสาว แคทรียา อิงลิช, เจนนิเฟอร์ โปลิตานนท์, หญิง และ ไชน่าดอลส์ ที่มาออกเสต็ปท่าเต้นเท้าไฟ สร้างสีสันใหม่และปลุกกระแสเพลงแดนซ์ให้กลับมาคึกคักอีกครั้ง กับเพลงเปิดตัว "จีนี่ จ๋า" และ "ผีเสื้อราตรี" ที่เพียงแค่ได้ยินอินโทร ก็ทำให้อยากลุกขึ้นมาเต้นกันอย่างพร้อมเพรียง นอกจากนี้ยังมีเพลงจังหวะสนุกๆอีกหลายเพลง ทำให้อัลบั้มนี้ประสบความสำเร็จอย่างงดงาม
สองพันสองราตรี (2002 ราตรี) ประกอบสมาชิกทั้งหมด 5 คนด้วยกันคือ แคท-แคทรียา อิงลิช (ศิลปินเดี่ยว), เจนนิเฟอร์ โปลิตานนท์ (อดีตสมาชิกวงทีนเอจเกรดเอ , แจมป์), หญิง-รฐา โพธิ์งาม (ศิลปินเดี่ยวภายใต้ชื่อ ญาญ่าญิ๋ง), หว่าหวา-ไพลิน รัตนแสงเสถียร และ เบลล์-สุภัชญา ลัทธิโสภณกุล (ดูโอ วงไชน่า ดอลส์)
ในปี พ.ศ. 2544 ได้ออกอัลบั้มเพลงเฉพาะกิจ แนวป็อป,แดนซ์ อัลบั้ม "2002 ราตรี" โดยเปิดตัวด้วยเพลง "จีนี่ จ๋า" และเพลง "ผีเสื้อราตรี"
ในปี พ.ศ. 2548 ก็ได้กลับมารวมตัวกันอีกครั้ง เป็นอัลบั้มสานต่อความสำร็จจากอัลบั้ม 2002 ราตรี กับอัลบั้ม "2005 ทิวา Hula Hula" มีเพลงฮิตติดหูคือเพลง Hula Hula
หลังจากนั้นก็มีอัลบั้มอีก 2 ชุดคือ อัลบั้ม 2007 Show Girls และอัลบั้ม Brazia (เฉพาะเจนนี่, ญาญ่าญิ๋ง, เบลล์)
คณะกรรมการกิจการโทรคมนาคม
คณะกรรมการกิจการกระจายเสียงและกิจการโทรทัศน์
ประเทศสแกนดิเนเวีย
แอร์วีน วัลท์เนอร์
แอร์วีน วัลท์เนอร์ (; 24 มกราคม พ.ศ. 2476 – 18 เมษายน พ.ศ. 2558) เป็นนักฟุตบอลชาวเยอรมัน เขาเล่นให้กับสโมสรฟุตบอล 5 สโมสรในช่วงปี พ.ศ. 2495 – พ.ศ. 2510 รวมถึงเฟาเอฟเบชตุทท์การ์ท ในตำแหน่งกองหน้า
สมาคมสโมสรยุโรป
สมาคมสโมสรยุโรป  เป็นองค์กรที่เป็นตัวแทนผลประโยชน์ของสมาคมฟุตบอลอาชีพในยูฟ่า เป็นองค์กรเดียวที่ได้รับการยอมรับจากสมาพันธ์และมีสโมสรสมาชิกในสมาคมสมาชิกยูฟ่าแต่ละแห่ง ก่อตั้งขึ้นใน ค.ศ. 2008 หลังจากการรวมตัวกันระหว่าง กลุ่ม 14 และฟอรัมสโมสรยุโรป ซึ่งประกอบด้วยสโมสรระดับชั้นนำจำนวนน้อยและไม่ได้รับการยอมรับจากยูฟ่า พันธกิจของอีซีเอ คือ "การสร้างรูปแบบการปกครองแบบใหม่ที่เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ซึ่งสะท้อนถึงบทบาทสำคัญของสโมสรอย่างแท้จริง" หลังการรุกรานยูเครนของรัสเซีย ค.ศ. 2022 อีซีเอระงับสมาชิกสโมสรรัสเซียเจ็ดสโมสร ได้แก่ เซนิตเซนต์ปีเตอส์เบิร์ก, สปาร์ตัคมอสโก, โลโคโมติฟมอสโก, ซีเอสเคเอ มอสโก, ครัสโนดาร์, รูบินคาซานและรอสตอฟ
สมาคมสโมสรฟุตบอลยุโรปก่อตั้งเมื่อเดือนมกราคม 2551 โดยตั้งขึ้นมาแทนที่กลุ่ม กลุ่ม 14 ที่สลายตัวไป
สมาชิกก่อตั้ง.
16 สโมสรต่อไปนี้ก่อตั้งสมาคมสโมสรยุโรปใน ค.ศ. 2008:
สมาชิกทั้งหมด.
"สโมสรสมาชิกสามัญ (109) ทำเครื่องหมายด้วยตัวเอียง"
ฮิเดอากิ อันโนะ
ฮิเดอากิ อันโนะ  เป็นผู้กำกับอนิเมะและนักแสดงชาวญี่ปุ่น ผลงานที่ทำให้เขาเป็นที่รู้จักมากที่สุดคืออนิเมะซีรีส์เรื่อง "อีวานเกเลียน" ในผลงานของอันโนะ มักจะมีการสะท้อนถึงแนวคิดหลังยุคนวนิยม อย่างการพรรณาความรู้สึกของตัวละครออกมาเป็นมโนภาพ หรือการแสดงความรู้สึกออกมาทางสีหน้าและในปีไม่นานมานี้ได้มากำกับหนังเรื่อง "ชินกอตซิลล่า" (shin Godzilla)
เศรษฐกิจเชิงสังคม
เศรษฐกิจเชิงสังคม (Social Economy) เป็นคำศัพท์ที่ใช้กล่าวถึงความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจในภาคส่วนที่สาม กล่าวคือเป็นระบบเศรษฐกิจของส่วนที่ไม่ใช่ภาครัฐและไม่ใช่ตลาด แต่เป็นภาคสังคม โดยเศรษฐกิจในภาคสังคมจะมีลักษณะขององค์กรที่ไม่เป็นทางการ องค์กรที่ตั้งขึ้นโดยไม่แสวงหาผลกำไร องค์กรในการสร้างความร่วมมือ องค์กรเพื่อสาธารณประโยชน์ และองค์กรการกุศล ลักษณะของเศรษฐกิจเชิงสังคมจึงไม่ได้มีการแข่งขันในกลไกตลาด (competitive market) เพื่อมุ่งหวังผลกำไรสูงสุด และไม่ใช่องค์กรในระบบราชการ (bureaucracy) ที่มีการใช้อำนาจการบังคับบัญชาจากบนลงล่าง แต่องค์กรในเศรษฐกิจเชิงสังคมจะเน้นความร่วมมือในแนวระนาบเดียวกันมากกว่า