画像を特異値分解しRGBの三軸から別の三軸に変えてkmeans法でクラスタリングを行う。
attemptsとmax_iterの値を入れ、compactness（各点と対応する重心の距離の二乗和）を出す。
attemptsは初期値の指定回数。
criteria＝処理終了条件。
max_iterで指定した回数試行するか、一定の精度が保たれた場合に終了する。
kmeans法は初期位置によって結果が大きく変動する欠点があり、attemptsの値によって精度が高まると予想したが基本的な数値が分からない。よそ様の論文を見てもkmeans法を使用したとしか書かれていない。
とりあえずattemptsの値を定める為ひたすらcompactnessの値を出し続け、結果をグラフで可視化して一定数値になった所で切り上げることに。
尚、kmeans法の欠点を補うべくkmeans++法が編み出されているが、どちらで試行しても同じくらい時間がかかるのではないかということで見送りとなった。
行列のreshapeについて忘れかけたので辛い。
JSONでファイルを結果を保存出来るようにしたが、読み込んで行列を弄ろうとするとエラーが出る。
辛い。
