自动检测二维阵列/热图中的簇

Question

我对视频文件进行了对象检测，并对每个像素被激活的秒数求和，以求出该区域显示对象的时间，这使我获得了一个二维数组的时间值。由于这些对象大多数时候都位于视频的同一位置，因此导致屏幕上的某些区域具有比其他区域更高的激活性。现在，我想找到一种自动检测“群集”而无需事先知道群集数量的方法。我考虑过使用类似k-means的方法，但也了解了一些有关查找局部最大值的知识，但是我无法完全弄清楚如何将所有这些方法放在一起，或者哪种方法最好。另外，对象的大小各不相同，所以我不确定是否可以使用局部最大值方法？

最终结果将是每个群集的ID和最大时间值的列表。

[[3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
 [3, 3, 3, 0, 0, 0, 2, 2, 2]
 [3, 3, 3, 0, 0, 0, 2, 2, 2]
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2]]

在这个示例数组中，我将得到一个列表：

id | Seconds
1  |  3
2  |  2

我没有做太多的尝试，因为我不知道从哪里开始，并且对任何建议的方法示例（包括代码示例或指向我可以找到的方法的链接）都将不胜感激！ ：）

Answer 1

您可以查看以下不同的群集方法：https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html

如果您事先不知道簇数，则可能要使用与K-means不同的算法（一种算法不依赖于簇数）。我建议阅读有关此任务的dbscan和hdbscan。祝你好运：）