centroid

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geom_text - ggplot2를 사용하여 중심선을 찾고 다각형에 텍스트 추가 -

다각형지도에 라벨 텍스트 레이어를 만들고 싶습니다. id long lat order hole piece group locid location 0 long1 lat1 1 false 1 0.1 1 TEXT I WANT 0 long2 lat2 2 false 1 0.1 1 TEXT I WANT 1 long3 lat3 3 false 1 1.

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sf :: st_centroid를 사용하여 다각형의 중심을 계산하는 방법?

새로운 "sf"패키지를 사용하여 R에서 브라질 인구 센서 데이터를 조작하려고합니다. 나는 데이터를 가져올 수 있어요,하지만 난 library(sf) #Donwload data filepath <- 'ftp://geoftp.ibge.gov.br/organizacao_do_territorio/malhas_territoriais/malhas_de_setor

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여러 삼각형의 중심점 계산

삼각형 목록의 각 개별 중심점 (중심점)을 계산하고 싶습니다. 지금까지 나는 많은이 쓰기 관리했습니다 : 작동, 오직 나에게 오류 메시지가 제공하지 않습니다 function Triangle_Source_Centroid(V_Epoch0, F_Epoch0) for i = 1:length(F_Epoch0) Centroid_X = F_

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AA 행렬 루프

for i=1:length(blocks) for j=1:length(blocks) temp = blocks{i,j}; s = regionprops(temp, 'Centroid'); centroids= cat(1,s.Centroid); end end 을 위해 사용하는 것과 내가 루프이 밖에 "무게 중심"

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가장 가까운 중심 분류기는 실제로 비효율적입니까?

현재 Ethem Alpaydin의 "Introduction to machine learning"을 읽었으며 가장 가까운 중심 분류 장치를 발견하고 구현하려고했습니다. 나는 정확하게 분류자를 구현 한 것 같지만 68 %의 정확도를 얻고 있습니다. 따라서 가장 가까운 중심 분류기 자체가 비효율적입니까, 아니면 구현시 오류가 있습니까 (아래)? 데이터 세트는 1

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삼각형 표면의 3D 중심부

불규칙한 3D 모양의 표면 (즉, 돌)을 삼각형으로 생각하십시오. 나는이 : 정점을. x,y,z 각 점의 좌표 (pointCloud)입니다. 얼굴. 각 삼각형의 정점에 대한 정보가 들어 있습니다. 주어진 정보로 전체 모양 의 각 삼각형의 지역 볼륨, 어떻게 전체 삼각면의 무게 중심의 좌표를 정확히 찾아 낼 수 있을까요?

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GMM 클러스터의 대표 지점을 얻으려면 어떻게해야합니까?

sklearn Gaussian 혼합 모델 알고리즘 (GMM)을 사용하여 데이터 (75000, 3)를 클러스터링했습니다. 나는 4 개의 클러스터를 가지고있다. 내 데이터의 각 점은 분자 구조를 나타냅니다. 이제 저는 클러스터의 중심이 이해하는 각 클러스터의 가장 대표적인 분자 구조를 얻고 싶습니다. 지금까지 gmm.means_ 속성을 사용하여 클러스터의 중심

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픽셀 클러스터에서 중심 찾기

픽셀로 구성된 클러스터의 중심을 어떻게 계산합니까? 픽셀을 RED, BLUE 및 GREEN 값 (예 : pixel(116 133 55))으로 나타냅니다. 센트 로이드는 클러스터의 인스턴스의 평균해야하지만 는 어떻게 픽셀 사이의 평균을 계산 할 수 있습니까? 가 [I는 각 색의 평균을 계산하도록 시도 (중심 [ "RED를"= sum_red_pixel_valu

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K-means 클러스터링으로 중심을 계산하고 나타내고 있습니다.

저는 현재 학교 운동에 매달려 있습니다. 운동은 다음과 같습니다. 우리는 berg2005 [1]에 설명 된 야생 얼굴 데이터의 하위 집합을 고려할 것입니다. loadmat 함수를 사용하여 와일드 카드 데이터, 데이터/와일드 카드를로드하십시오. 각 데이터 객체는 3 색 40 * 40 픽셀 이미지에 해당하는 40 * 40 * 3 = 4800 차원 벡터입니다.

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파이썬 DataFrame - groupby 및 centroid 계산

두 개의 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 하나는 범주를 포함하고 다른 하나는 300 차원 벡터를 포함합니다. 카테고리 열의 각 값에 대해 저는 300 차원 벡터가 많이 있습니다. 필요한 것은 Category 열에 의해 데이터 프레임을 그룹화하는 동시에 각 Category와 관련된 모든 벡터의 중심 값을 얻는 것입니다. Category Vector B