为图像聚类数据编写相似度函数

Question

我知道如何编写欧几里得空间数据点的相似度函数（通过取负最小方差的错误）。现在，如果我想检查图像上的聚类算法，我怎么能为图像中的数据点写一个相似性函数？我是基于它们的RGB值还是什么？如何？

Answer 1

，我认为我们需要澄清一些好点：

1. 你只能在颜色聚类？因此，对于像素采用RGB值并应用您的度量函数（最小化平方误差的总和，或者只计算SAD - 绝对差的和）。
2. 你在空间基础上聚集（在图像中）？在这种情况下，您应该照顾位置，就像您为欧美空间指定的那样，只是将图像视为您的样本域。无论如何，这是一个二维空间......如果你也考虑颜色信息，请参阅下一页。
3. 您是否在寻找3D图像？ （2D位置+ 1D颜色）这是最有可能的情况。作为第一种方法，如果图像显示规则或明确定义的形状，请考虑分割技术。如果失败，或者您希望采用较少的手动调整算法，请考虑通过对数据执行PCA来将信息的3D空间减少到2D甚至1D。通过分析主要组件，您可以删除集合中的无用信息和/或以某种方式利用内部数据结构。

这个论点需要的不仅仅是要解决的问题，但我希望这可以帮助一下。