Алгоритм K-средних в Gwyddion
Доделали с Евгением Рябовым алгоритм K-средних для объёмных данных. Вроде вся основная функциональность есть, мне пока не нравится ползунок задания точности и некоторые мелочи. Нужно это для картинок с рамановского спектрометра (или для АСМ в прыгающей моде), где в каждой точке записан полный спектр, алгоритм собирает похожие спектры в кластеры и рисует карту областей с одинаковыми спектрами (и с одинаковым веществом) и вытаскивает средние спектры в области (в гораздо лучшем качестве за счёт усреднения).
Количество кластеров - на сколько областей делить картинку
Точность сходимости и максимальное число шагов - при какой разнице в положении центров кластеров или на каком шаге если нужная точность так и не достигнута нужно останавливать алгоритм.
Нормализовать - нормирует спектры по интегралу под кривой (нижний предел - минимальное значение на картинке) и выводит нормированными, нужно для оптических чтобы скомпенсировать разницу в спектрах за счёт разной фокусировки, при нормировке теряется информация об исходной интенсивности спектров.
Количество кластеров - на сколько областей делить картинку
Точность сходимости и максимальное число шагов - при какой разнице в положении центров кластеров или на каком шаге если нужная точность так и не достигнута нужно останавливать алгоритм.
Нормализовать - нормирует спектры по интегралу под кривой (нижний предел - минимальное значение на картинке) и выводит нормированными, нужно для оптических чтобы скомпенсировать разницу в спектрах за счёт разной фокусировки, при нормировке теряется информация об исходной интенсивности спектров.