Могу ли я классифицировать различные пространственные структуры, используя кластеризацию по среднему значению?

Question

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

паттерныиметь значения данных в двумерном пространстве (с помощью 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 среднему k?

Чтобы помочь вам понять, я покажу вам несколько примеров шаблонов, которые я упомянул.[ [

Answer 1

Да, вы могли бы сделать это. Это было бы похоже на кластеризацию табличных данных с 18 * 81 = 1458 измерениями (переменными / столбцами) и 40 наблюдениями / строками. Помните, что этот алгоритм позволяет только указать количество создаваемых кластеров, но не указывать, сколько точек данных (в вашем случае, шаблонов) назначить каждому кластеру.

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