問題タブ [centroid]

簡単な質問があります。R の aggregate() 関数は、指定された条件に基づいてデータフレームを操作します。

aggregate(my.data.frame, list(desired column), function to be applied)がデフォルトの使用法です。

データフレームの列固有の値の平均や中央値などの単純な関数を計算すると便利です。ただし、私が持っているのはデータフレームで動作しない関数ですが、特定の列でこの関数を実行した後、データフレームを集計する必要があります。データセットをお見せしましょう:

GPS データセット

したがって、各 BSSID の経度と緯度の点の重心を計算する必要があり、そのように集計する必要があります。さまざまなパッケージからオンラインで見つけた関数は、データフレームではなく値のマトリックスの重心を計算しますが、aggregate() はデータフレーム以外では機能しません。

よろしくお願いします:)

座標を使用して不規則な多角形を描画していますが、描画は機能します。エラーが発生しているのは、面積と重心を計算しようとしているときです。

名前空間 WpfApplication3

再発する主なエラーは CS1729 です: MainWindow.Point には、2 つの引数を取るコンストラクターが含まれていません。

したがって、2 つの引数を取るコンストラクターが必要だと推測していますが、MainWindow に 1 つを追加する方法がわかりません。

セントロイドの計算で別のエラーが発生します, CS1061: オブジェクトには「ポイント」の定義がなく、「ポイント」の拡張メソッドがありません. （使用または組み立てが不足している可能性がありますか？）

これを解決する方法についてのアイデアはありますか? ありがとう！

グレー画像の DFT を見つけましたが、その画像の重心を見つける方法がわかりません。画像の dft を見つけた後、同じことを行うアルゴリズムを見つけるのを手伝ってください。

C++ のプロジェクトに取り組んでいますが、オブジェクトの重心 (座標 x と y) を見つけようとして問題が発生しています...

250x250 ピクセルの画像があります。この画像は白で、オブジェクトは黒です。この黒いオブジェクトの重心を見つける必要があります (この黒いオブジェクトは幾何学的図形です)。

これですべての黒いピクセルを数えます：

これを行うと、画像にすべての黒いピクセルが表示されます。しかし、オブジェクトの重心を見つける方法がわかりません。

要約: R で gCentroid を使用すると、点群の重心が返されると思っていましたが、何らかの理由で実際には重心ではなく幾何平均が返されることに気付きました。

Rで行った重心計算を複製したかった：

gCentroid {rgeos}

これらの点の重心:

... r スクリプトを使用して ...

に来た：

私はPythonで次の例を作成しました-次を使用して計算を複製したかったのです:

これから私は得る：

いいえ：

もう少し掘り下げて、幾何平均を与える関数を追加しました。

何らかの理由で、gCentroid が特徴の重心ではなく幾何平均を計算しているように見えることに気付きました (R の結果と一致することがわかる平均関数を追加しました)

編集：

おそらくその理由は次のとおりだと思いました。ポイントのグループ化があったため、ランダムなポリゴンをそれらに通して（例の私のように）、または凸包をフィッティングしてからその重心を取得する代わりに、コマンドはデフォルトでデータ型が「ポイント」の場合の平均計算。だから私は明示的にポリゴンを渡しました：

Python 重心は次のとおりです。

次に、これの重心を赤 ( -5875318 7010915 ) でプロットし、同じポリゴン (python を使用) の重心を緑 ( -5941009 7067939 ) でプロットし、単純平均 ( -5974304 7038880 ) を青でプロットします。

hereから見つけたK-Meansアルゴリズムを使用して、座標を2つのグループにクラスター化するJavaプログラムがあります。各グループのクラスター化された要素を取得することに成功しましたが、各クラスターの重心位置を取得する方法がわかりません。

これは私のプログラムです：

クラスタリング後に重心位置を取得する方法はありますか?

K-means クラスタリングで各クラスターの中心を見つける方法を知っています。しかし、階層的クラスタリングの場合、R でそれを行う方法がわかりません。コードは次のとおりです。まず、DTW 距離を使用して距離行列を作成し、R に入力します。

次に、階層的クラスタリング (K=10) を実行しました。

次の方法で、各クラスター内の要素を確認することもできます。

今、各クラスターの「中心」(クラスター内で他の人との距離が最も小さい人) を見たいのですが、R コードが見つかりません。誰か助けてもらえますか? どうもありがとうございました！

Python で k-means クラスタリングの実装に取り​​組んでいます。データセットの初期重心を選択する良い方法は何ですか? 例：次のデータセットがあります：

2 つの異なるクラスターを作成する必要があります。重心から始めるにはどうすればよいですか?

2D 配列が与えられた場合、重心を出力するアルゴリズムを考え出す必要があります。以下のアルゴリズムを思いつきましたが、配列サイズを 10 x 10 行列に増やすと、正しくない解が生成されます。Java を使用してアルゴリズムを作成し、実行しました。ここではコードを提供していませんが、アルゴリズムが正しくないと感じているため、アルゴリズムの説明のみを行います。しかし、私はその理由を見つけることができません。

行と列の平均を処理することになっていることを知っています。したがって、私のアルゴリズムでは、行と列の平均を見つけてから、上記の計算を実行します。同じアルゴリズムが列に適用されます。

ありとあらゆる助けをいただければ幸いです。重心についての私の理解が間違っているのかもしれません。不明な点がある場合は、質問してください。これは私の重心の理解から作成した独自のアルゴリズムですので、不明な場合は質問してください。ありがとうございました！