OpenCV の kmean 関数を使用して、36000 個のサンプル画像を 100 個以上のクラスに事前分類しようとしています (教師あり学習用のトレーニング データを準備する作業を減らすため)。この関数には、よくわからない 2 つのパラメーターがあります: cv::TermCriteria::EPSと cv::TermCriteria::COUNTです。
cv::kmeans(dataset.t(), K, kmean_labels, cv::TermCriteria( cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1.0),
3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, kmean_centers);
cv::TermCriteria::EPS : 反復アルゴリズムが停止するパラメーターの望ましい精度または変更。
cv::TermCriteria::COUNT : 計算する反復または要素の最大数。
上記の説明は、私にはあまり明確ではありません。もっと説明して、COUNT と EPS の適切な値を見つける方法を示すのを手伝ってくれる人はいますか? どうもありがとうございました。