Canopy算法的T1，T2如何选取

基于Canopy+K-means算法的图像分割中，阈值T1,T2要如何选取，为什么？
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• 这篇博客: 学习笔记——Canopy + K-means的聚类算法中的 （2）继续从集合中取点，比如R，计算R到已经产生的所有Canopy的距离，如果到某个Canopy的距离小于T1，则将R加入到该Canopy；如果R到所有Canopy中心的距离都大于T1，则将R作为一个新Canopy,如下图中的Q就是一个新的Canopy。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

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以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
Canopy+K-means算法是一种基于聚类的图像分割方法，其中阈值T1和T2是算法的重要参数。

阈值T1用于确定Canopy算法中样本的数量，即将所有像素点转换为向量后，使用Canopy算法聚类的阈值。T1越小，生成的聚类中心数量越多，反之则数量越少。一般情况下，可以通过试验不同的T1值，然后根据聚类质量和计算复杂度进行权衡选择。

阈值T2用于确定K-means算法中聚类数量，即将Canopy算法聚类的中心点再次聚类的阈值。T2越小，生成的聚类数量越多，反之则数量越少。一般情况下，可以通过试验不同的T2值，然后根据聚类质量和计算复杂度进行权衡选择。

需要注意的是，阈值的选择需要结合具体的图像特征和应用场景来确定。同时，阈值的选择也可能会受到噪声的影响，需要进行噪声过滤或者其他预处理操作。