opencvのKMeansアルゴリズム

Question

opencmvのkmeansアルゴリズムに関する質問があります。私は、文字の中の空白を認識するためにニューラルネットワークを訓練する作業をしています。白い空白を訓練するために、このようなコードを持っています。w_space_group = max(enumerate(k_means.cluster_centers_), key = lambda x: x[1])[0]空白からクラスタと別の文字を作り、空白のグループを作るべきです。

誰かが私にこのことを教えてもらえますか？key=lambda x:x[1])[0]？また、意味するものはcluster_centers_で、k_meansの他のプロパティがありますか？ k_meansは彼の仕事が空白から文字を区切ることを自動的に知っていますか？事前に感謝:)

Answer 1

enumerate(index, k_means.cluster_centers_[index])のタプルを作成します。 keyパラメータは、max関数に、最大を検索するためにそのタプルの2番目のエントリを使用するように指示します。 （あまり意味のないインデックスを使用する代わりに）

k-Meansは、空白とデータを区切りたいとは知らない。それはあなたのデータにkクラスタを見つけることです。したがって、結果が意味することは、あなたがk-Meansに提示する入力に完全に依存するということです。