OpenCV K-Means (kmeans2)

Question

Estoy usando la implementación K-means de Opencv para agrupar un gran conjunto de vectores de 8 dimensiones. Se agrupan bien, pero no puedo encontrar ninguna manera de ver los prototipos creados por el proceso de agrupación. ¿Es esto posible? OpenCV solo parece dar acceso a los índices (o etiquetas) del clúster.

¡Si no, supongo que será hora de hacer mi propia implementación!

Answer 1

No puedo decir que utilicé la implementación de Kmeans de OpenCV, pero si tiene acceso a las etiquetas asignadas a cada instancia, simplemente puede obtener los centroides calculando el vector promedio de instancias que pertenecen a cada uno de los grupos.

Answer 2

A partir de (al menos) OpenCV 2.0, existe la forma de recuperar centros de clúster (consulte el último argumento):

double kmeans( const Mat& samples, int clusterCount, Mat& labels,
  TermCriteria termcrit, int attempts,
  int flags, Mat* centers );

http://opencv.willowgarage.com/documentation/ cpp / clustering_and_search_in_multi-dimensional_spaces.html # cv-kmeans