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ユークリッド空間のデータ ポイントの類似関数を作成する方法を知っています (負の最小二乗誤差を取ることにより)。画像のクラスタリング アルゴリズムをチェックしたい場合、画像のデータ ポイントの類似関数をどのように作成すればよいでしょうか? RGB値または何に基づいていますか? そしてどうやって？

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いくつかの点をより明確にする必要があると思います。

  1. 色だけでクラスタリングしていますか? したがって、ピクセルの RGB 値を取得し、メトリック関数を適用します (平方誤差の合計を最小化するか、SAD - 絶対差の合計を計算するだけです)。
  2. 空間ベースで (イメージで) クラスタリングしていますか? この場合、ユークリッド空間に指定したように、画像をサンプルのドメインと見なして、位置に注意する必要があります。とにかく 2D 空間です... 色情報も考慮すると 3D になります (次を参照)。
  3. 画像から 3D 情報をお探しですか? (2D 位置 + 1D 色) 最も可能性の高いケースです。最初のアプローチとして、画像が規則的または明確に定義された形状を示している場合は、セグメンテーション手法を検討してください。それが失敗した場合、または手動であまり調整されていないアルゴリズムが必要な場合は、データに対して PCA を実行して、情報の 3D 空間を 2D または 1D に縮小することを検討してください。主成分を分析することで、コレクションから不要な情報を削除したり、何らかの方法で固有のデータ構造を利用したりできます。

議論を解決するには投稿以上のものが必要ですが、これが少し役立つことを願っています.

于 2009-10-03T22:31:15.227 に答える