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 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， に格納されます．