Как я могу классифицировать изображения в Matlab с помощью K-средних и ID3 Алгоритм?

Question

Я только начал использовать MATLAB. Я должен сделать проект, где изображения должны быть классифицированы с использованием k-средних и алгоритма ID3.

Рассмотрим, например, базу данных животных. Изображения должны быть классифицированы на основе таких характеристик, как цвет и текстура. Эти изображения могут быть впоследствии получены путем ввода цвета, текстуры и поведения животного. Животное с указанными особенностями будет восстановлено. Как я могу реализовать этот проект с помощью MATLAB? Могу ли я получить объяснение процедуры?

Answer 1

Сначала попробуйте извлечь элементы из изображений и соответствующих им меток. предполагать X обозначает матрицу объектов из всех изображений. Итак, каждый ряд X обозначает векторы признаков каждого образца.

opts = statset('Display','final');

k = 2;
startPositions = [0.01 0.01 ; -0.01 -0.01];

[idx,ctrs] = kmeans(X,k,...
                    'Distance','city',...
                    'Options',opts,...
                    'Start',startPositions ...
                );

plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx',...
     'MarkerSize',12,'LineWidth',2)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'ko',...
     'MarkerSize',12,'LineWidth',2)
legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids',...
       'Location','NW')

Приведенный выше код взят из документации Matlab.

Теперь, когда у вас есть все примеры и соответствующие им кластеры, вы можете легко сравнить вектор объектов запроса с центром кластеров с точки зрения некоторой метрики расстояния и взять ближайший кластер в качестве результата.