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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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2293閲覧

投稿2017/07/17 15:28

編集2022/01/12 10:55

機械学習のカラー写真分類でHOGをインポートし局所特徴量を抽出して、クラスタリングを行いたいのですがクラスタリングを行うときにエラーがでてしまって躓いています。
使用するカラー写真はkeras.datasetsのcifar10.load_data()で訓練用とテスト用データがそれぞれ5万と1万個ずつはいっています。ラベルの数は10個です。

python

#データの前処理 n_samples = np\.arange\(10000\) \(X_train, labels_train\),\(X_test, labels_test\) = cifar10\.load_data\(\) labels_train=labels_train\.reshape\(-1\) labels_test=labels_test\.reshape\(-1\) labels_train=labels_train\[n_samples\] #処理を軽くするためデータを1万個にする X_train=X_train\[n_samples\] #HOGの実行 from skimage\.color import rgb2gray#カラーからモノクロへ変換 from skimage\.feature import hog def get_descriptors\(data\): orientations = 9 pixels_per_cell = \(4,4\) #写真を小領域に分割 cells_per_block = \(3,3\)#グリッドで局所特徴量を抽出 feature_vector = hog\(rgb2gray\(data\), orientations, pixels_per_cell, cells_per_block\) return feature_vector\.reshape\(-1,np\.multiply\(\*cells_per_block\)\* orientations\) for data in X_train: data_descriptors=get_descriptors\(data\) data_descriptors = np\.array\(data_descriptors\) #クラスタリングでエラーが発生 from sklearn\.cluster import MiniBatchKMeans np\.random\.seed\(0\) codebook_size = 1000 descriptors = np\.vstack\(data_descriptors\[X_test\]\) indices = np\.random\.choice\(np\.arange\(len\(descriptors\)\), size=500000, replace=False\) kmeans = MiniBatchKMeans\(n_clusters=codebook_size, n_init=10, random_state=0\) kmeans\.fit\(descriptors\[indices\]\.astype\(float\)\) del descriptors, indicesIndexError: index 59 is out of bounds for axis 0 with size 36

IndexError: index 158 is out of bounds for axis 0 with size 36

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MasashiKimura
MasashiKimura

2017/07/17 20:27

完全なエラーメッセージを載せていただかないと、どこでこのエラーが起きているのか特定できないと思います。
pikaso
pikaso

2017/07/20 08:39

返信が遅くなって申し訳ありません。先ほど詳しいエラーの箇所を表記しました。

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