Вопрос или проблема
Orange имеет гиперспектральный набор данных под названием “цирроз печени”, и вы можете визуализировать гиперспектральное изображение, используя виджет гиперспектрального изображения. Однако я хотел бы применить различные методы кластеризации, например, k-средних, к спектрам на каждом пикселе, а затем отобразить эти кластеры на виджете гиперспектрального изображения, как на этом фото
Кто-нибудь знает, как провести такой анализ?
В качестве первого шага вы можете взять таблицу измерений как есть, запустить k-средние по всем столбцам, представляющим интенсивности.
На изображении я вижу пиксели в 5 цветах (красный, оранжевый, зеленый, голубой, пурпурный), поэтому автор верхнего изображения решил запустить k-средние с k=5 кластерами. (k в k-средних часто выбирается как нечетное число)
Чтобы получить более четкий сигнал, люди часто выполняют предварительные шаги, такие как анализ основных компонентов (PCA), на своих наборах данных перед запуском k-средних, а затем выбирают первые, скажем, 10 компонентов (должно быть больше 5). Затем люди запускают k-средние по этим 10 столбцам.
Выбор числа компонентов для расчета k и затем выбор значения для k – это, по сути, догадка, по крайней мере, в самом начале.
Это также догадка – присваивать цвета номерам кластеров, найденным алгоритмом k-средних. Так что вам, вероятно, придется установить таблицу соответствия вручную на другом шаге предварительной обработки, такой как
{
1 => “красный”.
2 => “голубой”,
3 => “лаймовый”
4 => “желтый”,
5 => “оранжевый” }. А затем сделать график x-y, раскрашивая пиксели соответствующим образом. Последовательность произвольна.
Извините, я не знаю, как это сделать в Orange.
Ответ или решение
Кластеризация гиперспектральных изображений в Orange: Пошаговое руководство
Гиперспектральные изображения содержат множество спектров, получаемых с каждой пиксельной точки, что позволяет анализировать состав объектов с высочайшей точностью. Инструмент Orange предоставляет ряд возможностей для кластеризации таких данных, включая метод k-средних. В этом руководстве мы рассмотрим, как выполнить кластеризацию гиперспектрального изображения на базе набора данных о циррозе печени и отобразить результаты на визуализированном гиперспектральном изображении.
Шаг 1: Импорт данных
Первоначально откройте Orange и загрузите гиперспектральный набор данных "cirrhosis". Вы можете использовать виджет "File" для этого. Убедитесь, что данные отображаются в табличной форме, где строки соответствуют пикселям, а столбцы представляют спектральные интенсивности.
Шаг 2: Препроцессинг данных
Перед тем как применить метод кластеризации, рекомендуется произвести некоторые изменения с данными:
-
ПСА (Principal Component Analysis): Используйте виджет "PCA" для уменьшения размерности. Это поможет выделить основные компоненты и убрать шум, который может повлиять на качество кластеризации. Настройте количество компонент (рекомендуется больше 5, можно, например, взять 10), чтобы отразить разнообразие в спектрах.
-
Настройка параметров PCA: Добавьте виджет "Select Columns", чтобы выбрать те столбцы, которые вы хотите использовать, а затем подключите к нему виджет PCA.
Шаг 3: Применение метода k-средних
После уменьшения размерности данных подключите виджет "K-Means":
-
Количество кластеров: Введите число кластеров (например, k=5), исходя из предполагаемого количества различных спектров или объектов на изображении.
-
Запуск алгоритма: Запустите кластеризацию, чтобы алгоритм k-средних разбил данные на заданные кластеры.
Шаг 4: Визуализация кластеров
Теперь, когда вы имеете кластеры, следующим шагом будет их визуализация:
-
Создание цветовой карты: Вам потребуется сопоставить каждый кластер определённому цвету для более наглядного представления. Сложите таблицу, где определите аналоги цветов для каждого кластера, например:
- 1 => "красный"
- 2 => "азурный"
- 3 => "светло-зелёный"
- 4 => "жёлтый"
- 5 => "оранжевый"
-
Составление визуализации: Используйте виджет "Scatter Plot" или "Image" для визуализации сгруппированных данных (пикселей). Обозначьте пиксели цветами, соответствующими их кластерам, согласно созданной цветовой карте. Это позволит вам наглядно увидеть, как распределяются различные классы на гиперспектральном изображении.
Шаг 5: Анализ результатов
Просмотрите результирующее изображение, где вы можете интерпретировать кластеризацию в контексте ваших данных. Обратите внимание на расположение и распределение различных спектров. Подумайте о том, как можно улучшить качество кластеризации, возможно, изменяя компонентную выборку или выбирая другое число кластеров.
Заключение
Кластеризация гиперспектральных изображений в Orange — это мощный инструмент для анализа данных. С помощью вышеописанных шагов вы сможете перейти от обработки данных к наглядной интерпретации результатов. Помните, что каждый шаг может требовать коррекции для достижения оптимальных результатов. Не бойтесь экспериментировать с параметрами методов и визуализаций для достижения наилучших результатов в вашем анализе.
Это руководство по кластеризации гиперспектральных изображений поможет вам использовать мощь инструмента Orange для выделения ключевых особенностей в ваших данных.