Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2)

前回の Azure Machine Learning で色のクラスタリング (1) では、
色データを色相でクラスタリングし、その結果をストレージに出力するところまで完了しました。

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このクラスタリングの結果 (ColorData-Hue-10.csv) を WPF で視覚化したものがこちらです。
(全体のソースコードは GitHub の AzureMLSample にあります。)
クラスター数はもう少し大きめでよかったかもしれません。

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いろいろ評価条件を変えてクラスタリングを試してみましょう。
次の図のように、先ほどのモデルの右側に、同様のモジュールを 3 種類追加します。
モジュールを複数選択して、コピー アンド ペーストすると速いです。

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追加した 3 系統では、次のようにパラメーターを設定します。

(i)
クラスター数: 20
対象列: R, G, B
出力ファイル名: ColorData-RGB-20.csv

(ii)
クラスター数: 20
対象列: Hue, Saturation, Brightness
出力ファイル名: ColorData-HSB-20.csv

(iii)
クラスター数: 20
対象列: R, G, B, Hue, Saturation, Brightness
出力ファイル名: ColorData-All-20.csv

 

また、全列の値のスケールを合わせるため、[Normalize Data] を追加しています。
スケールを合わせないと、値の範囲の大きさにより列ごとに重みが変わります。
[Transformation method] で [MinMax] を選択すれば、0 から 1 までの範囲の値に線形変換されます。

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実行して結果を見てみましょう。
全体的に、色相以外の彩度および明度の特徴も出ています。

(i) R, G, B

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(ii) Hue, Saturation, Brightness

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(iii) R, G, B, Hue, Saturation, Brightness

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次に、学習済みのクラスタリング モデルを使って、新たな色データを各クラスターに振り分けてみましょう。

新たな色データとして、NIPPON COLORS – 日本の伝統色に記載されているものを利用します。
最初の ColorData.csv と同じようにデータを準備します。

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この色データ (ColorData-JP.csv) をデータセットとしてアップロードし、
色相でクラスタリングしたときの Experiment を次のように変更します。

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[Assign to Clusters] は、新たな入力データを学習済みのクラスターに振り分けるためのものです。
プロパティの対象列で Hue を選択します。

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実行結果はこの通りです。
最初の ColorData-Hue-10.csv と同様のクラスターに色が振り分けられています。

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次回は Web サービス化についてです。

前回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (1)
次回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (3)

作成したサンプル
Clustering Colors 2: by various features (Azure ML Gallery)
Clustering Colors 3: Assign new data to clusters (Azure ML Gallery)
AzureMLSample (GitHub)

参照
NIPPON COLORS – 日本の伝統色

コメント / トラックバック3件 to “Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2)”

  1. Azure Machine Learning で色のクラスタリング (1) | Do Design Space Says:

    […] 次回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2) […]

  2. Azure Machine Learning で色のクラスタリング (3) | Do Design Space Says:

    […] Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2) では、 学習済みのクラスタリング […]

  3. クラスタリングを実装する (C#) | Do Design Space Says:

    […] クラスタリングの結果を視覚化すれば Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2) […]


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