Блог

Я хотел бы классифицировать несколько пространственных шаблонов на четыре типа, используя K-кластеризацию. Например, если у меня есть 40 пространственных шаблонов, я бы разделил их на шаблоны A, B, C и D, 12 с шаблоном, 8 с шаблоном B, 10 и 10 с C и D.

Шаблоны имеют значения данных в двумерном пространстве (с np.shape, он имеет структуру (40,18,81)). Могу ли я классифицировать 40 шаблонов с каждой (18,81) структурой, как описано выше, используя кластеризацию по k-среднему значению?

Чтобы помочь вам понять, я покажу вам несколько примеров шаблонов, о которых я упоминал. [ [

Да, вы могли бы это сделать. Это было бы похоже на кластеризацию табличных данных, которые имеют 18 * 81 = 1458 измерений (переменные / столбцы) и 40 наблюдений / строк. Имейте в виду, что этот алгоритм позволяет вам указывать только количество создаваемых кластеров, а не указывать, сколько точек данных (шаблонов, в вашем случае) назначать каждому кластеру.

Вам, вероятно, потребуется сгладить ваши массивы 18 * 81 в форму 1 * 1458.