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MATHEMATICA 組込みシンボル関連項目 »|その他 »

ClusteringComponents

ClusteringComponents[array]
array の各要素がその要素が含まれるクラスタを表す整数指標で置換された配列を与える．
ClusteringComponents
最高で n 個のクラスタを求める．
ClusteringComponents
array の指定レベルのクラスタを求める．
ClusteringComponents[image]
image の値が同じような画素のクラスタを求める．
ClusteringComponents
image 中のクラスタを最高で n 個求める．
詳細
  • DistanceFunctionオプションを設定して他の距離関数を指定することもできる．使用可能な設定値：
ManhattanDistanceマンハッタン(Manhattan)距離，または「都市ブロック」距離
EuclideanDistanceユークリッド(Euclid)距離
SquaredEuclideanDistanceユークリッド距離の二乗
NormalizedSquaredEuclideanDistance正規化されたユークリッド距離の二乗
CosineDistance角度コサイン距離
CorrelationDistance相関係数距離
  • Methodオプションを使ってクラスタリングの異なるメソッドが指定できる．使用可能な設定値：
"Agglomerate"階層的にクラスタリングを求める
"Optimize"局所最適化によるクラスタリングを求める
"KMeans" 平均クラスタリングアルゴリズム
"PAM"メドイド周囲で分割することでクラスタリングを求める
  • ClusteringComponentsにはシードの初期集合生成の制御に使うオプションを使うことができる．
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例   (4)
リスト中の2つの値のクラスタにラベルを付ける：
ネストしたリストのクラスタ変換：
MR画像のクラスタ分析：
衛星画像のカラー分割を求める：
リスト中の2つの値のクラスタにラベルを付ける：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
ネストしたリストのクラスタ変換：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
MR画像のクラスタ分析：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
衛星画像のカラー分割を求める：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
スコープ   (6)
行列中の値のクラスタ：
画像中の色のクラスタを見付ける：
リストのレベル2でクラスタを見付ける：
リストのレベル1でクラスタを見付ける：
大きな数のクラスタを指定することで重複を見付ける：
行列中のクラスタにラベルを付ける：
アプリケーション   (1)
Perona-Malikフィルタで平滑化した後の顕微鏡画像のカラー分割：
バージョン 8 の新機能
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