RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Mean-Shift Clustering Visualization

Meanshift is falling under the category of a clustering algorithm that assigns the data points to the clusters iteratively by shifting points towards the mode (mode is the highest density of data points in the region, in the context of the Meanshift). As such, it is also known as the Mode-seeking algorithm.
In this video , I have demonstrated one visualization of this powerful algorithm.
For detail explanation of this algorithm , you can refer this video--
https://youtu.be/dRVO6GIMAhc


Code:

clc
clear all
close all
warning off
for_circle_drawing_time=0:0.01:2*pi;
t=randn(1,2000);
x=0.7*randn(1,2000);
plot(t,x,'b.');
axis equal;
center_tracker=[];
for iio=1:5
[m,n]=ginput(1);
hold on;
for_circle_drawing_time_x=m+0.5*cos(for_circle_drawing_time);
for_circle_drawing_time_y=n+0.5*sin(for_circle_drawing_time);
fill(for_circle_drawing_time_x,for_circle_drawing_time_y,'r','FaceAlpha',0.5,'LineStyle','none');
y=[m,n];
data=[t' x'];
temp=0;
Idx=rangesearch(data,y,0.25);
within_circle_elements=data(Idx{1},:);
previous_mean_x=mean(within_circle_elements(:,1));
previous_mean_y=mean(within_circle_elements(:,2));
axis equal;
new_mean_x=0;
new_mean_y=0;
if(iio==1)
center_tracker=[previous_mean_x previous_mean_y];
else
center_tracker=[center_tracker;[NaN NaN];[previous_mean_x previous_mean_y]];
end
hold off;
while temp==0
plot(center_tracker(:,1),center_tracker(:,2),'ro-','LineWidth',5);
hold on;
y=[previous_mean_x previous_mean_y];
Idx = rangesearch(data,y,0.5);
within_circle_elements=data(Idx{1},:);
new_mean_x=mean(within_circle_elements(:,1));
new_mean_y=mean(within_circle_elements(:,2));
if(previous_mean_x==new_mean_x && previous_mean_y==new_mean_y)
temp=1;
else
for_circle_drawing_time_x=new_mean_x+0.5*cos(for_circle_drawing_time);
for_circle_drawing_time_y=new_mean_y+0.5*sin(for_circle_drawing_time);
h=fill(for_circle_drawing_time_x,for_circle_drawing_time_y,'g','LineStyle','none','FaceAlpha',0.5);
previous_mean_x=new_mean_x;
previous_mean_y=new_mean_y;
center_tracker=[center_tracker;[previous_mean_x previous_mean_y]];
end
plot(t,x,'b.');
axis equal;
pause(0.25);
delete(h);
end
end

Learn Digital Signal Processing using MATLAB:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLjfRmoYoxpNr3w6baU91ZM6QL0obULPig

Learn Complete Machine Learning & Data Science using MATLAB:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLjfRmoYoxpNoaZmR2OTVrh-72YzLZBlJ2

Learn Complete Image Processing & Computer Vision using MATLAB:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLjfRmoYoxpNostbIaNSpzJr06mDb6qAJ0

????????
YOU JUST NEED TO DO
3 THINGS to support my channel
LIKE
SHARE
&
SUBSCRIBE
TO MY YOUTUBE CHANNEL


#MATLAB #MachineLearning #DataScience #ComputerVision

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Mean-Shift Clustering Visualization», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.