cluster-analysis

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を使用して2Dデータをセグメント化すると、いくつかの助けが必要なセグメント化の問題があります。 2次元空間の大きな点集合を分割しようとしていますが、これには1つのカテゴリ変数もあります。プライマリセグメンテーションは、空間データのクラスタリングによって行う必要があり、必要に応じて、クラスタをカテゴリ変数に基づいてさらに分割する必要があります。例は次のとおりです。都市内の住宅の地理座標のデータセ

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パーティション2Dは、それぞれK個の隣接点を持つN個の領域を指します。

2D空間内にポイントの集合がある場合、それらの点をN個の "領域"に分割するアルゴリズムがありますか？例えば、これらの20ポイントが5つのポイントのそれぞれ4つのグループにクラスター化されるとします。満足のいく解決策は次のようになります。モチベーション：私はvisualization that loads lots of images into the browserを最適化しようとしています

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白黒画像文書クラスタリング

白い文書（画像スキャン）を黒色にして、のレイアウトに従ってクラスタ化したいです。事をより具体的にするために、次の3つのイメージがあり、最初の2つは比較的類似したレイアウトを持つため、最初の2つは第3のイメージとは違って同じクラスタに入る可能性が高いとします。私の質問は、ドキュメントをクラスタリングするにはどうすればよいでしょうか。今、私は最初のアプローチのカップルがあります：ゲットイメージハッ

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K平均クラスタリングによるセントロイドの計算と表現

私は現在、学校での運動に固執しています。運動は以下の通りです。 berg2005 [1]に記載されている野生の顔データのサブセットを検討します。 loadmat 機能を使用して、ワイルドカードデータ、データ/ワイルドカードをロードします。各データオブジェクトは、40×40×3 = 4800次元のベクトルであり、3色40×40ピクセル画像に対応する。を計算するk-は、K = 10のクラスターでデ

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データセットで最も影響を受けるパラメータを特定する方法

データセットは15個の列を持つテーブルとして使用しています。私は新しい知識を得るためにクラスタ分析を使いたいと思っています。しかし、私は解析でどのパラメータが使用されているのか分かりません。私はデータに最も影響を与えるパラメータを決定する必要があることを理解しています。私のデータに適用すべき統計方法はどれですか？してくださいあなたはfeature selectionで始めることができます任意の

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効率的な結果を得るために、どのようにepsとminPts（DBSCANアルゴリズムの2つのパラメータ）を選択できますか？

効果的な結果を得るために、DBSCANアルゴリズムにepsパラメータとminPtsパラメータを提供するために使用するルーチンまたはアルゴリズムはありますか？

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SKLearnのK-Meansによる画像行列の処理

SKLearnで画像を分類したいと思います。 Pythonを使用して、私はディスクから画像を読み込み、適応型閾値処理によって背景を「取り除く」。また、オブジェクトからの平均色（背景なし）と全ピクセルと平均色との間の標準偏差を計算します。閾値処理された画像、平均色および標準偏差は、私の特徴抽出の結果であり、類似の画像を分類するために、それらの特徴を有するすべての画像に対してクラスタアルゴリズムを実

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DBSCANクラスタリングの遠隔ポイント

各クラスタ内のinstagram/hotel比率を計算したい場合。しかし、結果は、私は実際に非常に離れた点を一緒にクラスタリングしていることを示しています。これはDBSCANの可能性は低いです。どうしましたか？手順：DBSCANを使用して、Instagramポストをクラスタ化し、次に1NNを使用してホテルを分類します。 import pandas as pd import matplotlib

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画像検索エンジンのクラスター化による色抽出機能

私は知覚ベースの画像検索エンジンを実装しようとしています。ユーザーが指定したテンプレート（オブジェクトサンプル画像から）。ここでの目標は、正確なオブジェクトと一致させることではなく、テンプレートに近い色の重要な領域を見つけることです。私は私のデータセットの索引付けに悩まされています。私はsklearn.clusterからk-means（私がthis articleから読んだように）のようなクラ