クラスタリング¶

cv::cv::flann::hierarchicalClustering<ET,DT>¶

int hierarchicalClustering<ET,DT>(const Mat& features, Mat& centers, const KMeansIndexParams& params)

階層的 k-means tree を構築し，クラスタ内の分散を最小にするカットを選択することで，与え得られた点群を分類します．

パラメタ:

features – クラスタリングされる点．型 ET の要素をもつ行列でなければいけません．
centers – 得られるクラスタの中心．行列の型は必ず DT です．この行列の行数は要求クラスタ数を表します．しかし，階層的 k-means tree のカットの選択方法によって，得られるクラスタ数は，要求クラスタ数より小さい値，かつ $(branching-1)*k+1$ の最大値になります．ここで $branching$ は tree の branching ファクタ（KMeansIndexParams の説明を参照してください）です．
params – 階層的 k-means tree を構築する際に利用されるパラメータ．

このメソッドは，求められたクラスタ数を返します．