クラスタリングと多次元空間探索

KMeans2

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.

パラメタ:
  • samples (CvArr) – 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
  • nclusters (int) – 分割クラスタ数
  • labels (CvArr) – 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
  • termcrit (CvTermCriteria) – 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

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 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, \texttt{labels}_i に格納されます.

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