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Regroupement par décalage moyen





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Le décalage moyen est une technique d'analyse mathématique non paramétrique de l'espace des caractéristiques pour localiser les maxima d'une fonction de densité, un algorithme dit de recherche de mode.

Les domaines d'application incluent l'analyse de clusters dans la vision par ordinateur et le traitement d'images.Algorithme de décalage moyen



Testé sous Anaconda et Python 3.7

import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("ggplot")
from sklearn.datasets import make_blobs
centers = [[3,3,3],[4,5,5],[3,10,10]]
X, _ = make_blobs(n_samples = 700, centers = centers, cluster_std = 0.5)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1])
plt.show()
 
ms = MeanShift()
ms.fit(X)
labels = ms.labels_
cluster_centers = ms.cluster_centers_
print(cluster_centers)
n_clusters_ = len(np.unique(labels))
print("Estimated clusters:", n_clusters_)
colors = 10*['r.','g.','b.','c.','k.','y.','m.']
for i in range(len(X)):
    plt.plot(X[i][0], X[i][1], colors[labels[i]], markersize = 3)
plt.scatter(cluster_centers[:,0],cluster_centers[:,1],
    marker=".",color='k', s=20, linewidths = 5, zorder=10)
plt.show()
 


Source : https://isolution.pro/fr/t/machine-learning-with-python/clustering-algorithms-mean-shift-algorithm/algorithmes-de-clustering-algorithme-de-decalage-moyen



Image gratuite et libre de droits fournie par pexel.com
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