centroid_sum
时间: 2024-04-14 12:24:39 浏览: 23
centroid_sum是一种用于聚类分析的指标,用于衡量聚类结果的质量。在聚类分析中,我们将数据集划分为若干个簇(cluster),每个簇包含相似的数据点。centroid_sum是指每个簇内所有数据点与该簇的中心点(centroid)之间的距离之和。
具体计算centroid_sum的步骤如下:
1. 首先,根据给定的聚类算法(如K-means),将数据集划分为k个簇。
2. 对于每个簇,计算该簇内所有数据点与该簇的中心点之间的距离。
3. 将每个簇内所有数据点与中心点之间的距离相加,得到centroid_sum。
centroid_sum越小,表示聚类结果越好,即簇内的数据点越紧密聚集在一起。因此,通过比较不同聚类结果的centroid_sum,可以选择最优的聚类结果。
相关问题
distance_diff = data[example_index,:] - centroids[centroid_index,:]## distance[centroid_index] = np.sum(distance_diff**2) 这段代码可以求欧氏距离吗
可以的。这段代码计算的是 data 中指定样本(example_index)与聚类中心(centroid_index)之间的欧氏距离。其中,distance_diff = data[example_index,:] - centroids[centroid_index,:] 计算的是两个向量的差,即 (data[example_index,:] - centroids[centroid_index,:]),然后 np.sum(distance_diff**2) 对该向量的每个元素进行平方操作,再将所有平方项相加,最后得到的结果即为两个向量之间的欧氏距离的平方。
def state_deflection_angle(roi_blobs_result): ''' 说明:偏转状态值返回 ''' # ROI区域权重值 #ROIS_WEIGHT = [1, 1, 1, 1] ROIS_WEIGHT = [1, 0, 0, 1] state_crossing = False deflection_angle = 0 down_center = 0 center_num = 0 # 偏转值计算,ROI中心区域X值 centroid_sum = roi_blobs_result['up']['cx']*ROIS_WEIGHT[0] + roi_blobs_result['middle_up']['cx']*ROIS_WEIGHT[1] \ + roi_blobs_result['middle_down']['cx']*ROIS_WEIGHT[2] + roi_blobs_result['down']['cx']*ROIS_WEIGHT[3] if roi_blobs_result['up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[0] if roi_blobs_result['middle_up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[1] if roi_blobs_result['middle_down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[2] if roi_blobs_result['down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[3] center_pos = centroid_sum / (ROIS_WEIGHT[0]+ROIS_WEIGHT[1]+ROIS_WEIGHT[2]+ROIS_WEIGHT[3]) deflection_angle = (IMG_WIDTH/2)- center_pos # 判断两侧ROI区域检测到黑色线 if roi_blobs_result['left']['blob_flag'] and roi_blobs_result['right']['blob_flag']: # 判断两侧ROI区域检测到黑色线处于图像下方1/3处 if roi_blobs_result['left']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)) and roi_blobs_result['right']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)): # 当最下方ROI区域的黑线宽度大于140像素(检测到路口) if roi_blobs_result['down']['w'] > 235: state_crossing = True #elif roi_blobs_result['up']['blob_flag']: #state_crossing = True return down_center, state_crossing, deflection_angle 详细剖析里面的值都是怎么计算的
这段代码是一个函数 `state_deflection_angle`,用于计算偏转状态值和偏转角度。
让我们逐行解析代码中的计算过程:
1. 定义了一个权重列表 `ROIS_WEIGHT`,用于确定不同ROI区域的权重值。
2. 初始化变量 `state_crossing` 为 False,表示没有检测到路口;初始化变量 `deflection_angle` 为 0,表示偏转角度为 0;初始化变量 `down_center` 为 0,表示下方ROI区域的中心位置初始值为 0;初始化变量 `center_num` 为 0,表示有效ROI区域的数量。
3. 计算偏转值,根据每个ROI区域的中心位置和权重值,计算所有有效ROI区域的中心位置的加权平均值。这里使用了 `roi_blobs_result` 字典中不同ROI区域的中心位置属性(如 `'up'`、`'middle_up'` 等)和权重值。
4. 根据每个ROI区域是否检测到黑色线,更新有效ROI区域的数量 `center_num`。
5. 计算下方ROI区域的中心位置 `down_center`,即 `roi_blobs_result['down']['cx']`。
6. 计算偏转角度 `deflection_angle`,根据图像宽度和中心位置的差值计算得出。
7. 判断两侧ROI区域是否都检测到黑色线,并且这些线都位于图像下方的1/3位置。如果满足条件,再判断下方ROI区域检测到的黑线宽度是否大于235像素,如果是,则将 `state_crossing` 设置为 True,表示检测到路口。
8. 最后,函数返回 `down_center`、`state_crossing` 和 `deflection_angle` 这三个值。
总结起来,这段代码通过对不同ROI区域的中心位置进行加权平均,计算出偏转角度。然后根据特定条件判断是否检测到路口,并返回相关的状态值和角度值。注意,其中涉及到的具体数值和条件可能需要根据实际情况进行调整。