座標歸一化神經網絡輸入在MATLAB中

我想在Matlab中實現神經網絡分類。我的輸入是來自圖像的座標集羣。（對應的Delaunay三角剖分頂點）有3簇（光學算法的結果）的格式如下：（並非所有簇都具有相同的尺寸） enter image description here 座標歸一化神經網絡輸入在MATLAB中

。元素表示歐幾里德2d空間中的座標。所以（110,12）是我的圖像中的一個點，所描繪的矩陣表示一個點的集羣。聚類是在圖像邊緣完成的。因此，座標是指圖像矩陣上的邏輯值（在這種情況下總是1）（在邊緣檢測之後，圖像中有3個「密集」區域，並且這些像素集合用於分類）。有6個目標課程。

所以，我的問題是如何將它們格式化爲單列向量輸入以用於神經網絡？（有一個相關的答案here，但我想盡可能詳細說明一下（我現在可能從12小時的嘗試中過於疲勞，並且沒有得到它100％：D :(）請記住，有3個不同的座標對於每一個畫面矩陣，所以我最初的想法是，創建3個輸入ン（不同長度），但如何序列化這個

下面是其標籤在羣集上的情況下，它可以幫助：？ enter image description here

來源

2014-12-03 Es.T

羣集是輸入還是點？如果是集羣，那麼你應該輸入描述集羣的任何東西（例如平均值+方差）。如果是分數，你應該輸入分配，就像在你鏈接的問題中完成一樣。在第一種情況下，您需要恆定數量的羣集，在第二種情況下，您需要恆定數量的點。 – Unapiedra 2014-12-03 09:36:59

我不知道我是否理解你的問題;你是否想訓練一個nnet來將單個座標歸類爲屬於羣集1,2,3中的一個？ – 2014-12-03 09:49:11

點是輸入，但他們被組織在3個集羣。我有一個恆定數量的集羣。完成聚類是爲了在我的圖像中提取特定的感興趣區域。每次有3個點的聚類點。因爲分割是一個因素，所以點之間是以簇的形式分開的。所以我們的目標是，每次分類的工作就像例如「聚類1是一個圓圈，聚類2是一條線，聚類3是一個圓圈，所以圖像被分類到類別＃1」。每個羣集中的點數是可變的，但我總是有3個羣集。 – 2014-12-03 09:49:20

爲了訓練分類器，需要一個矩陣X，其中每一行都對應一個圖像，如果要使用座標表示，這意味着所有圖像必須具有相同的大小，例如M乘以N.所以，圖像的行將有M次N個元素（特徵），並且相應的特徵值將是集羣分配。類向量y將是您擁有的任何標籤，這是您通過上述註釋提及的六個不同類中的一個。你應該記住，如果你使用座標表示，X可以得到非常高維的，除非你有大量的圖像，你的分類器很可能會表現很差。如果您的圖像很少，請考慮使用屬於我在其中一個評論中建議的集羣的像素分數：這可以爲您提供一個簡短的特徵描述，這對於旋轉和平移不變，並且可以產生更好的分類。

來源

2014-12-03 10:35:39

完美。你給了我另一個想法。爲了避免在座標表示的情況下可能導致的高維度問題，我將嘗試在羣集上使用傅里葉形狀描述符，並將THEM作爲輸入傳遞給nn ..我認爲這樣做會很好。 – 2014-12-03 12:09:24

座標歸一化神經網絡輸入在MATLAB中

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