задача выделения объектов

Практические трудности и их решение

алгоритм может медленно работать на больших базах данных. Возможным решением данной проблемы является использование выборки данных.

алгоритм слишком чувствителен к выбросам, которые могут искажать среднее. Возможным решением этой проблемы является использование модификации алгоритма алгоритм k-медианы;

Недостатки алгоритма k-средних:

понятность и прозрачность алгоритма.

быстрота использования;

простота использования;

Основные достоинства алгоритма k-средних:

С головой хватит пока теории, вернемся к проблеме, теперь, когда кто-то познакомился с термином, кто-то освежил в голове, а кто и совсем пропустил, будем решать задачу. Для решения взят метод кластеризации к-средних (k-means), потому что данный метод не требует предварительных предположений относительно числа кластеров, для возможности использования этого метода необходимо иметь гипотезу о наиболее вероятном количестве кластеров. Общая идея алгоритма: заданное фиксированное число k кластеров наблюдения сопоставляются кластерам так, что средние в кластере (для всех переменных) максимально возможно отличаются друг от друга. Для любителей картинок и попытка «объяснить на пальцах» (при количестве кластеров равно двум):

В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров. Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. д. Такие задачи называются задачами таксономии. Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому. Классическим примером таксономии на основе сходства является биноминальная номенклатура живых существ, предложенная Карлом Линнеем в середине XVIII века. Аналогичные систематизации строятся во многих областях знания, чтобы упорядочить информацию о большом количестве объектов.

Обнаружение новизны (англ. novelty detection). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

Сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.

Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»).

И зачем это вообще надо и без кластеризации можно жить? Тоже никто так и не осветил, попробую снять завесу с назначения этого понятия.

Буквально кратко напомню, что такое кластеризация данных, в общем случае кластерный анализ (англ. Data clustering) задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя. Кластерный анализ это многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы (кластеры)(Q-кластеризация, или Q-техника, собственно кластерный анализ). Кластер группа элементов, характеризуемых общим свойством, главная цель кластерного анализа нахождение групп схожих объектов в выборке.

это изображение можно рассматривать как среду с препятствиями (сцена), представляющую собой совокупность объектов различных цветов и размеров, причем заранее неизвестно какой из объектов полезный (цель), а какой является препятствием (помехой). Так же предполагается, что каждый объект на изображении (препятствия, фон и дорожное покрытие) описывается своими цветами основной признак, по которому можно его классифицировать. Так вот необходимо уметь выделять любой из объектов представленных на изображении.

Сначала краткая постановка задачи, возникшая как подзадача для задачи планирования траектории: есть статическое изображение, полученное с помощью камеры мобильного робота:

В связи со сферой своей деятельности, собрался, на мой взгляд, очень ценный материал, которым хочу поделиться с вами. Думаю некоторым он будет крайне важен и полезен, возможно мои наработки сэкономят Вам время, в случае чего буду рад. И так ближе к делу. На Хабре уже есть хороший . Детально рассмотрена теория, но практических результатов нет, как обычно практика не так легка, как кажется. Поэтому хочу представить вашему сведению реальные результаты, проблемы и их решений возникшее при кластеризации (точней сказать сегментации, потому что объект кластеризации статическое изображение). Под катом будет и сегментация, и цифровая обработка изображений. Прошу

Классификация и выделение объектов на изображениях

Классификация и выделение объектов на изображениях / Хабрахабр