알고리즘에 대한 클러스터링을 사진 날짜를 기준으로 촬영

Question

누구나 알고있는 알고리즘이 그룹 사진으로 이벤트를 기반으로 날짜를 사용되었습니다.분명히 내가 할 수 있습 그룹에 의해서 날짜 있지만,나는 뭔가를 조금 더 정교한 것(수)할 수 있 그룹 사진에 걸쳐 여러 일반주파 통해 일정 기간.다음을 고려하십시오 그룹:

• 1/2/2009 15 사진
• 1/3/2009 20 사진
• 1/4/2009 13 사진
• 1/5/2009 19 사진
• 1/15/2009 5 사진

잠재적으로 이러한 것으로 그룹화 두 그룹:

1. 1/2/2009 -> 1/5/2009
2. 1/15/2009

분명히 있을 것이 허용차(s)을 설정해야 합니다.

어떤 잘 설립 방법이,다른 다음을 발명하는 내 자신의 위쪽/아래 방법?

Answer 1

적용할 수 있습니다 꽤 많 표준 클러스터링 기술 이를,그것은 단지 문제의 정의 거리는 기능이 올바로 작동합니다.를 만들 때 당신은 당신의 행렬의 거리를 사이에 당신의 사진을 고려해야 할 조합의 물리적 거리를 사이에 위치하는 경우-당신이 그것을-그리고 시간적 거리를 사이에 그들의 창조는 타임 스탬프. 프로그램에서 그들에게 별도의 크기 그리고 당신도 그냥할 수 있을 정기적인 유클리드리합니다.

행운을 빕니다.

Answer 2

그냥 그룹 사진 촬영에서 연속적인 일(없는 일에서는 사진을 찍)함께.

Answer 3

당신이 볼 수도 있습을 계산하는 동적으로 허용하는 방법에 따라 많은 얼마나 큰(절대적이거나%)클러스터를 만들려고 합니다.

Answer 4

을 얻을 유용한 클러스터링을 사진에 따르면 날짜를는 데 필요한 사항은 다음과 같습니다:

1)클러스터의 수를해야한 변수 및 고쳐지지 않는 사전에 클러스터링

2)직경의 각 클러스터를 초과하지 않아야의 특정 금액입니다.

클러스터링 알고리즘 가장 두 요구사항을 충족입니다 QT(품질 기준)클러스터링 알고리즘.에서 위키피디아

QT(품질 기준)클러스터링 (Heyer,Kruglyak,Yooseph,1999)가 대체 방법의 분할 데이터,발명한 유전자가 클러스터링.그 보다 더 강력한 컴퓨팅 파워가 필요합 k-의미하지 않지만,필요 의 번호를 지정하는 클러스터 프리오리,그리고 항상 반품이 동 그 결과 실행할 때 몇 번입니다.

비록 그것이 주로 사용되는 유전자가 클러스터링은 내가 생각하는 것이 매우 잘 맞을 위해 무엇을 해야 합니다.

Answer 5

도 감지하는 격차를 대신 클러스터입니다.