Глубокая интуиция кластеризации со смещением среднего

Код:
clc
очистить всё
закрыть всё
предупреждение отключено
for_circle_drawing_time=0:0.01:2*pi;
t=randn(1,2000);
x=0.7*randn(1,2000);
plot(t,x,'b.');
оси равны;
center_tracker=[];
for iio=1:5
[m,n]=ginput(1);
подождать;
for_circle_drawing_time_x=m+0.5*cos(for_circle_drawing_time);
for_circle_drawing_time_y=n+0.5*sin(for_circle_drawing_time);
fill(for_circle_drawing_time_x,for_circle_drawing_time_y,'r','FaceAlpha',0.5,'LineStyle','none');
y=[m,n];
data=[t' x'];
temp=0;
Idx=rangesearch(data,y,0.25);
inside_circle_elements=data(Idx{1},:);
previous_mean_x=mean(with_circle_elements(:,1));
previous_mean_y=mean(with_circle_elements(:,2));
axis equal;
new_mean_x=0;
new_mean_y=0;
if(iio==1)
center_tracker=[previous_mean_x previous_mean_y];
иначе
center_tracker = [center_tracker; [NaN NaN]; [предыдущее_среднее_x предыдущее_среднее_y]];
конец
приостановить;
пока темп == 0
plot(center_tracker(:,1),center_tracker(:,2),'ro-','LineWidth',5);
приостановить;
y = [предыдущее_среднее_x предыдущее_среднее_y];
Idx = rangesearch(data,y,0.5);
inside_circle_elements=data(Idx{1},:);
new_mean_x = среднее(within_circle_elements(:,1));
new_mean_y = среднее(within_circle_elements(:,2));
если (предыдущее_среднее_x == новое_среднее_x && предыдущее_среднее_y == новое_среднее_y)
temp = 1;
иначе
время_рисования_круга_x = новое_среднее_x + 0,5 * cos (время_рисования_круга);
время_рисования_круга_y = новое_среднее_y + 0,5 * sin (время_рисования_круга);
h = fill (время_рисования_круга_x, время_рисования_круга_y, 'g', 'LineStyle', 'none', 'FaceAlpha', 0,5);
предыдущее_среднее_x = новое_среднее_x;
предыдущее_среднее_y = новое_среднее_y;
center_tracker = [center_tracker; [предыдущее_среднее_x предыдущее_среднее_y]];
конец
plot(t,x,'b.');
axis equal;
pause(0.25);
delete(h);
конец
конец

Вы можете посмотреть это видео, чтобы понять, как эту концепцию можно использовать для формирования кластеров в заданном наборе данных —
   • Clustering Using Mean Shift Algorithm in M...  

Изучите цифровую обработку сигналов с помощью MATLAB:
   • Digital Signal Processing Matlab  

Изучите все аспекты машинного обучения и науки о данных с помощью MATLAB:
   • Data Science & Machine Learning using MATLAB  

Изучите все аспекты обработки изображений и компьютерного зрения с помощью MATLAB:
   • Digital Image Processing using MATLAB  

🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏
ВАМ НУЖНО СДЕЛАТЬ ВСЕГО
3 ВЕЩИ, чтобы поддержать мой канал:
ЛАЙК
ПОДЕЛИТЬСЯ
И
ПОДПИСАТЬСЯ
НА МОЙ КАНАЛ YOUTUBE

#MATLAB #MachineLearning #DataScience #ComputerVision