Составители:
159
где k - номер компонента вектора, r - номер кластера, j- номер элемента в
кластере; ][
j
,
k
x
- значение k-го компонента j-го элемента изображения,
принадлежащего кластеру r.
Вычисляется сумма квадратов отклонений от центра кластера по всем
векторам, составляющим кластер:
[] [ ]
∑
=
j
j,rzre . (9.49)
Вычисляется сумма квадратов отклонений от центров кластеров по
всем кластерам, составляющим изображение:
[]
∑
=
=
N
r
reD
1
. (9.50)
Выполняется перераспределение векторов между кластерами таким
образом, чтобы минимизировать D. Формируются новые оценки центров
кластеров и суммы квадратов отклонений векторов, входящих в кластер, от
центра кластера в соответствии с формулами (9.40), (9.41), 9.44, 9.45.
На рисунке 9.6 представлен график зависимости нормированного к
максимальному значению значения суммы квадратов отклонений векторов
от центров кластеров D/Dmax от числа
итераций ntrace.
Рисунок 9.6 График зависимости нормированной величины внутрикластерных
ошибок D/Dmax от числа итераций ntrace.
Исследования проведены по 50 различным цветным изображениям.
Коэффициент уменьшения D от итерации к итерации изменяется, но
характер зависимости соответствует представленному на рисунке. Из
графика видно, что увеличение числа итераций не приводит к
существенному уменьшению D. Метод К-внутригрупповых средних
сходится локально. Эффективность кластеризации зависит от
первоначального разбиения. На основании полученных результатов
исследования
ограничим число итераций:
ntrace=1. (9.51)
На рисунке 9.7 приведен пример изображений, в которых кластеры
представлены центрами масс.
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0
2
4
6
8
10
ntrace
D/Dmax
График 1
График 2
График 3
График 4
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 157
- 158
- 159
- 160
- 161
- …
- следующая ›
- последняя »
