問題タブ [fuzzy-c-means]

最終製品が各クラスター グループの画像である MATLAB で (ファジー c-means メソッドを使用して) セグメント化された画像を保存する方法を知りたいです。後で使用するために画像を保存したいと思います。

マハラノビス距離を使用してクラスタリングを実行する [パッケージ e1071 の] cmeans 関数に方法があるかどうか疑問に思っていましたか?

どうもありがとう

Pythonでファジーc手段アルゴリズムを実装しようとしています.Matlabで同じことを行うために組み込み関数を使用しました.Pythonにもそのような単純な方法があるかどうかを知りたい.

http://peach.googlecode.com/hg/doc/build/html/tutorial/fuzzy-c-means.html

私はこれを試しました：

しかし取得* ImportError: No module named bitarray *

誰でも助けることができますか？

下の図でセグメンテーションタスクを実行しようとしています。

最小限の前処理でファジー c-means を使用しています。セグメンテーションには、背景 (青い領域)、肉 (赤い領域)、脂肪 (白い領域) の 3 つのクラスがあります。背景のセグメンテーションは完璧に機能します。ただし、写真の左側にある肉と脂肪のセグメンテーションは、多くの肉組織を脂肪としてマッピングしています. 最終的なミートマスクは次のようになります。

これは、左側を明るくする照明条件が原因であると思われるため、アルゴリズムはその領域を脂肪クラスとして分類します. また、表面を滑らかにすることができれば、改善される可能性があると思います。私は問題なく動作する 6x6 メディアン フィルターを使用しましたが、新しい提案を受け入れます。この問題を克服する方法について何か提案はありますか? ある種のスムージングでしょうか？ありがとう ：）

編集 1: 脂肪領域は、下の写真で大まかにマークされています。上部の領域はあいまいですが、rayryeng がコメントで述べたように、人間としての私にとってあいまいである場合、アルゴリズムがそれを誤分類しても問題ありません。しかし、左側のセクションは明らかにすべて肉であり、アルゴリズムはその大部分を脂肪として割り当てます。

私がやろうとしているのは、オーディオ ファイル (wav ファイル) の子音から母音を「分離」することです。たとえば、ファイルは「I am fine」という文で、母音と子音を分離する必要があります。「分離」の後、子音はこのプロジェクトでは重要ではないため、無視できます。また、スピーチの休止 (単語間の休止) を無視する必要があります。母音と子音をどのように分離するかが私の課題です。

セグメンテーションには、fcm アルゴリズムまたはヒストグラム法を使用できるとアドバイスされました。これら2つの方法を検索しましたが、私に役立つものを見つけることができませんでした.

誰かが私がしなければならない手順を順を追って教えてくれますか、または役に立つリンクを教えてくれますか? 他の方法を使用することもできます (必ずしも fcm やヒストグラムではありません)。

ありがとう！

Fuzzy C-Means クラスタリング アルゴリズムから取得したクラスタの視覚化をプロットしようとしています。Python を使用して、次の図に示すように、データ ポイントと共に等高線をプロットしたいと考えています。

どうすればこれを進めることができますか?

次元 15'000 x 7 のデータセットでファジー k-means クラスタリングを実行しようとしていました。最初に関数 fanny を試しましたが、R で結果を得るのにほぼ 7 時間かかりました (他のパラメーターも試しましたが、常に遅いです。 5'000 行のサンプルには約 30 分かかります)。cmeans 関数を使用すると、27 秒かかります。cmeans は fanny と何が違うのですか? 2つの関数を設定する方法は次のとおりです。

結果のメンバーシップは似ていますが、同等ではありません。さらに、cmeans の中心はどのように計算されますか? ファニーでは、次を使用します。

これを cmeans に適用すると、cmeans$centers とは異なる結果が得られます。

どうもありがとう！