imsegkmeans3
k-means クラスタリング ベースのボリューム セグメンテーション
説明
例
k-means クラスタリングを使用したボリュームのセグメント化
3 次元グレースケール MRI ボリュームを読み込んで、volshow
を使用して表示します。
load mristack
volshow(mristack);
ボリュームを 3 つのクラスターにセグメント化します。
L = imsegkmeans3(mristack,3);
volshow
を使用して、セグメント化されたボリュームを表示します。セグメント化されたボリュームのスライスを調査するには、ボリューム ビューアー アプリを使用します。
figure volshow(L);
入力引数
V
— セグメント化するボリューム
3 次元グレースケール ボリューム | 3 次元マルチスペクトル ボリューム
セグメント化するボリューム。m x n x p の 3 次元グレースケール ボリュームまたは m x n x p x c の 3 次元マルチスペクトル ボリュームとして指定します。ここで、p は平面の数、c はチャネルの数です。
メモ
imsegkmeans3
は 2 次元カラー イメージを m x n x 3 の 3 次元ボリュームと同様に扱います。2 次元の処理を実行する場合は、関数 imsegkmeans
を使用します。
データ型: single
| int8
| int16
| uint8
| uint16
k
— クラスターの数
正の整数
作成するクラスターの数。正の整数として指定します。
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで、Name
は引数名で、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name
を引用符で囲みます。
例: 'NumAttempts',5
NormalizeInput
— 入力データの正規化
true
または 1
(既定値) | false
または 0
入力データのゼロ平均と単位分散への正規化。'NormalizeInput'
と数値または logical の 1
(true
) または 0
(false
) で構成されるコンマ区切りペアとして指定します。true
を指定した場合、imsegkmeans3
は入力の各チャネルを個別に正規化します。
NumAttempts
— クラスタリング処理を繰り返す回数
3
(既定値) | 正の整数
新しい初期クラスター重心位置を使用してクラスタリング処理を繰り返す回数。'NumAttempts'
と正の整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
MaxIterations
— 最大反復回数
100
(既定値) | 正の整数
最大反復回数。'MaxIterations'
と正の整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
Threshold
— 精度のしきい値
1e-4
(既定値) | 正の数値
精度のしきい値。'Threshold'
と正の数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。連続する反復においてクラスターの各中心の移動距離がしきい値より小さくなると、アルゴリズムは停止します。
出力引数
centers
— クラスター重心位置
数値行列
クラスター重心位置。k 行 c 列の数値行列として返されます。ここで、k はクラスターの数、c はチャネルの数です。centers
はイメージ I
と同じクラスです。
ヒント
この関数では、再現性のある結果が得られます。指定する入力引数が同じ場合、複数回実行しても出力は変わりません。
参照
[1] Arthur, David, and Sergei Vassilvitskii. “K-Means++: The Advantages of Careful Seeding.” In Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1027–35. SODA ’07. USA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007.
バージョン履歴
R2018b で導入
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