University/CS131/宿題5-1をやる。Clustering(階層的凝集型クラスタリング)をカバーしている。objects.今回の宿題では、クラスタリングアルゴリズムを使用して画像を分割する。その後、分割した画像を使って前景と背景の物体を識別する。subtasks:宿題には以下のサブタスクを含む。normalization.色と位置情報を結合する特徴ベクトルと特徴正規化を実装する。segmentations.算出したセグメンテーションを正解セグメンテーションデータセットで比較することで、実装したセグメンテーションアルゴリズムを、複数のパラメータ設定を用いて評価する。cluster.授業で論じたように、k平均法は最も人気のあるクラスタリングアルゴリズムの1つだ。segmentation.pyファイルにk平均法クラスタリングのスケルトンコードを用意してあるので、kmeans関数の実装を完成させる。このバージョンは、ネスト化forループを使って最短重心に点を割り当て、各クラスタの新しい平均を算出する。implementation.numpy関数とブロードキャストを使ってk平均法を高速化できる。segmentation.pyにkmeans_fastを実装せよ。このバージョンは、前の実装に比べて少なくとも10倍高速なはずである。1).もう一つの簡単なクラスタ化アルゴリズムは、HACと略されることもある階層的凝集型クラスタリングだ。このアルゴリズムでは、各点は初めに自己のクラスタに割り当てられている。その後、クラスタペアは、所定クラスタの所望の数になるまでマージされる。segmentation.py.hiererachical_clusteringを実装する。colabの処理速度を早速比較してみた。