クラスタリングと多次元空間探索
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.. highlight:: python



.. index:: KMeans2


cv::KMeans2
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.. function:: KMeans2(samples,nclusters,labels,termcrit)-> None

    ベクトルの集合を指定された数のクラスタに分割します．






    
    :param samples: 入力サンプルの浮動小数点型行列，1つの行が1つのサンプルを表します 
    
    :type samples: :class:`CvArr`
    
    
    :param nclusters: 分割クラスタ数 
    
    :type nclusters: int
    
    
    :param labels: 各サンプルが属するクラスタのインデックスが保存される，整数型の出力ベクトル 
    
    :type labels: :class:`CvArr`
    
    
    :param termcrit: 反復数の最大値と（または），精度（連続する反復処理間においてクラスタ中心が移動する距離）の指定 
    
    :type termcrit: :class:`CvTermCriteria`
    
    
    
関数 
``cvKMeans2``
は， 
``nclusters``
個のクラスタの中心を求め，入力サンプルを各クラスタに分類する k-means アルゴリズムの実装です．また出力として，行列 
``samples``
の 行 
:math:`i`
で与えられたサンプルが属するクラスタのインデックスが， 
:math:`\texttt{labels}_i`
に格納されます．