vector-cluster

ベクトルクラスタリング

ruvector を使用して、名前空間内のベクトルを意味的類似性に基づいてクラスタリングします。

使用するタイミング

埋め込みのコレクションがあり、自然なグループを見つけたい場合に、このスキルを使用します。クラスタリングによってテーマを明らかにし、外れ値を特定し、大規模なベクトルコレクションを整理できます。

手順

1. [email protected] が利用可能であることを確認します：

   npm ls ruvector 2>/dev/null | grep '0.2.25' || npm install [email protected]
   

2. クラスタリングを実行します — [email protected] で動作する唯一のクラスタリング方法は、hooks graph-cluster（コードグラフに対するスペクトラル／Louvain クラスタリング）です。トップレベルの cluster コマンドは分散クラスタ操作用に予約されており、現在、上流では「近日公開」となっています。

   npx -y [email protected] hooks graph-cluster <files...>
   npx -y [email protected] hooks graph-mincut <files...>
   

3. 出力を確認します — クラスタの割り当て、コミュニティラベル、エッジを含む JSON です。"graph.nodes is not iterable" と表示された場合は、まず hooks init を実行してグラフの状態を初期化します。
4. 結果を保存します： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "clusters-PROJECT-TIMESTAMP", value: "CLUSTER_ASSIGNMENTS", namespace: "vector-clusters" })

結果の解釈

• 高い凝集度（>0.85）：緊密で明確に定義されたクラスタ
• 中程度の凝集度（0.6-0.85）：関連性はあるものの、多様なコンテンツ
• 低い凝集度（<0.6）：まとまりの緩いグループ。より高い解像度を試してください
• 外れ値：調査する価値のある、新規または異常なファイル

注意事項

• cluster --namespace ... --k N と cluster --density は、[email protected] では有効ではありません。これらのフラグは分散クラスタコマンドに渡されますが、このコマンドが受け付けるのは --status、--join、--leave、--nodes、--leader、--info のみです。
• 任意の埋め込みに対して名前空間を指定した k-means を行うには、AgentDB に保存されたベクトルを使い、独自のコードで k-means を実行してください。