对图像进行聚类以评估多样性(Weka?)

在大学课程中,我有一些图像特征(如 文本 文件)。我必须根据这些图像的多样性对其进行排序#

我想到的想法是将图像输入k均值分类器,然后计算从簇内图像到簇中心的欧氏距离。然后在簇之间进行旋转,并始终拍摄离中心最近的(下一个)图像。一、 例如,返回最接近中心点1,然后返回最靠近中心点2,然后返回3……然后返回第二靠近中心点1、2、3,以此类推。

第一个问题:这是一个聪明的方法吗?还是我走错了路?

第二个问题:我有点困惑。我想我会把数据反馈给威卡,它会告诉我“嘿,如果我是你,我会把这些数据分成7个簇”,或者类似的东西。我的意思是,它可以给我一些关于我需要的集群的信息。相反,使用simplek意味着我应该事先知道我将使用多少簇……我怎么可能知道呢?

我的意思的一个例子:假设我有3张单色图像:浅蓝色、蓝色、红色。 我想韦卡会注意到这两种蓝调是相似的,并将它们聚集在一起。

顺便说一下,我对Weka有点陌生(你可能已经看到了),所以如果你能提供一些关于我可能想使用哪些功能的信息(以及为什么:P),我将非常感激! 非常感谢。