Кластеризация изображений с использованием scikit-learn
Сегодня я хочу поделиться своим опытом в области кластеризации изображений с использованием библиотеки scikit-learn.
Кластеризация — это метод группировки объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (кластере) были более похожи друг на друга, чем на объекты из других групп. Это может быть особенно полезно для анализа изображений, где мы можем обнаружить скрытые структуры или категории без предварительных меток.
Подготовка данных
Первым шагом в любом проекте по машинному обучению является подготовка данных. В данном случае мы будем использовать изображения из набора данных CIFAR-10, который содержит 60 000 цветных изображений размером 32x32, разделенных на 10 классов.
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
# Загрузка данных CIFAR-10
(x_train, _), (x_test, _) = cifar10.load_data()
x_data = np.concatenate((x_train, x_test), axis=0)
# Преобразование изображений в одномерные массивы
x_data = x_data.reshape((x_data.shape[0], -1))
# Стандартизация данных
scaler = StandardScaler()
x_data_scaled = scaler.fit_transform(x_data)
Снижение размерности
Для визуализации результатов кластеризации и ускорения вычислений мы можем использовать метод главных компонент (PCA) для снижения размерности наших данных.
# Применение PCA для снижения размерности до 50 компонент
pca = PCA(n_components=50)
x_data_pca = pca.fit_transform(x_data_scaled)
Кластеризация с помощью K-means
Теперь, когда наши данные подготовлены, мы можем использовать алгоритм K-means для кластеризации изображений. В данном примере мы будем использовать 10 кластеров, так как мы знаем, что в наборе данных CIFAR-10 10 классов.
# Применение K-means для кластеризации
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
kmeans.fit(x_data_pca)
# Получение меток кластеров
labels = kmeans.labels_
Визуализация результатов
Для визуализации результатов кластеризации мы можем использовать метод t-SNE для снижения размерности до 2D пространства.
from sklearn.manifold import TSNE
# Применение t-SNE для снижения размерности до 2D
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
x_data_tsne = tsne.fit_transform(x_data_pca)
# Визуализация результатов
plt.figure(figsize=(10, 10))
scatter = plt.scatter(x_data_tsne[:, 0], x_data_tsne[:, 1], c=labels, cmap='tab10')
plt.legend(*scatter.legend_elements(), title="Кластеры")
plt.title("Кластеризация изображений CIFAR-10 с использованием K-means")
plt.xlabel("t-SNE компонент 1")
plt.ylabel("t-SNE компонент 2")
plt.show()
Заключение
Кластеризация изображений — мощный инструмент для анализа данных, который может помочь в обнаружении скрытых структур и категорий. В этом примере мы использовали набор данных CIFAR-10 и библиотеку scikit-learn для выполнения кластеризации с помощью алгоритма K-means. Надеюсь, этот пример был полезен и вдохновит вас на дальнейшее исследование методов кластеризации в области обработки изображений!
