回答編集履歴
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[How do I know my k-means clustering algorithm is suffering from the curse of dimensionality? - Cross Validated](https://stats.stackexchange.com/questions/232500/how-do-i-know-my-k-means-clustering-algorithm-is-suffering-from-the-curse-of-dim)
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kmeans 系のアルゴリズムを使うのであれば、画像の次元圧縮は必須です。
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MNIST レベルの簡単な画像であれば PCA でも機能しますが、コメントにある「飛行機、川、木など風景写真」となると、特徴量も複雑になるので、PCA だと画像から有効な特徴を抽出するのは難しいのではないでしょうか。
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MNIST レベルの簡単な画像であれば PCA でも機能しますが、コメントにある「飛行機、川、木など風景写真」となると、特徴量も複雑になるので、PCA だと画像から有効な特徴を抽出するのは難しいのではないでしょうか。
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一方、特徴抽出に CNN と使うと90%以上と kmeans でもかなり精度よく分類可能であることがわかりました。
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kmeans をうまく機能させるには、その前段階の特徴抽出の方法が鍵となりそうです。
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kmeans をうまく機能させるには、その前段階の特徴抽出の方法が鍵となりそうです。
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過去の関連質問
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[Python - メルカリのCNN後の次元削減手法について｜teratail](https://teratail.com/questions/147930)
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