The standard isodata clustering alg

The standard isodata clustering algorithm [Richards] was chosen as the unsupervised classification method for this dataset. The algorithm starts by randomly selecting cluster centers in the multidimensional input data space. Each pixel is then grouped into a candidate cluster based on the minimization of a distance function between that pixel and the cluster centers. After each iteration, the cluster means are updated, and clusters are possibly spilt or merged depending on the size and spread of the data points in the clusters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือกอัลกอริธึม clustering isodata มาตรฐาน [ริชาร์ด] เป็นวิธีการเตรียมการจัดประเภทสำหรับชุดข้อมูลนี้ อัลกอริทึมการเริ่มต้น โดยการสุ่มเลือกคลัสเตอร์ศูนย์ในพื้นที่ข้อมูลป้อนข้อมูลหลายมิติ แต่ละพิกเซลแล้วจัดคลัสเตอร์ผู้สมัครตามมาตรการของฟังก์ชันระยะทางระหว่างศูนย์การคลัสเตอร์และพิกเซลนั้น หลังจากแผน มีการปรับ ปรุงหมายถึงคลัสเตอร์ คลัสเตอร์อาจจะรั่วไหล หรือผสานขึ้นอยู่กับขนาดและการกระจายของข้อมูลคะแนนในคลัสเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม isodata มาตรฐาน [ริชาร์ด] ได้รับเลือกเป็นวิธีการจัดหมวดหมู่ใกล้ชิดสำหรับชุดนี้ ขั้นตอนวิธีการเริ่มต้นด้วยการสุ่มเลือกศูนย์คลัสเตอร์ในพื้นที่การป้อนข้อมูลหลายมิติ แต่ละพิกเซลจะถูกจัดกลุ่มนั้นเป็นกลุ่มผู้สมัครขึ้นอยู่กับการลดปริมาณของการทำงานระยะไกลระหว่างพิกเซลที่และศูนย์คลัสเตอร์ หลังจากที่แต่ละซ้ำหมายถึงกลุ่มที่มีการปรับปรุงและกลุ่มอาจเป็นที่หกรั่วไหลหรือรวมขึ้นอยู่กับขนาดและการแพร่กระจายของจุดข้อมูลในคลัสเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มาตรฐาน isodata การจัดกลุ่มขั้นตอนวิธี [ ริชาร์ด ] ถูกเลือกให้เป็นการจำแนก unsupervised สำหรับข้อมูลนี้ ขั้นตอนวิธีการเริ่มต้นด้วยการสุ่มเลือกกลุ่มข้อมูลศูนย์ในมิติอวกาศ แต่ละพิกเซลจะถูกจัดกลุ่มเป็นผู้สมัครกลุ่มตามการระยะห่างระหว่างพิกเซลและศูนย์การทำงานกลุ่ม . หลังจากที่แต่ละ iteration , คลัสเตอร์ หมายถึง การปรับปรุง และกลุ่มอาจจะฉีกหรือผสานขึ้นอยู่กับขนาดและการกระจายของจุดข้อมูลในคลัสเตอร์