クラスタリング¶
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．
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