教師なし学習のクラスタリングを用いた画像判別について

Question

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自分が持っている画像を使って，教師なし学習の一つであるクラスタリングを行いたいと考えています。

クラスタリングのやり方について以下のページを見てみましたが、ここで使用されている，フィッシャーのアヤメのデータは測定値からクラスタリングをするものでした。

フォルダに入っている画像を入力して，判別した結果を出すようにしたいのですが，どのようにすればよろしいでしょうか。

よろしくお願いいたします。

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Answer 1

Kenta 2020-5-4

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こんにちは、学習済みネットワークにより画像の特徴抽出を行い、画像をM×1の形に直し、それをk-meansアルゴリズムによりクラスタリングすればできます。

具体的には、

feature=squeeze(activations(net,augImds,'avg1'));

などによって、特徴抽出し、

C=kmeans(feature',numClass,"Start","plus");

などとすれば、kmeansアルゴリズムを実行できます。

その結果、ラベル情報を使わずに、画像群を特定の数を有するクラスタに割り当てることができます。

詳しい実装のコードは以下のリンクにあります。

Kaneko 2020-5-5

回答ありがとうございます。コードを参考にして、やってみたいと思います。

Kenta 2020-5-5

はい、またわかりにくい箇所があればご指摘ください。よろしくお願いいたします。