Unsupervised图像分类算法咨询：3500张含12个合并图形的聚类选型问询

针对你3500张组合图形图像的聚类需求，按实现难度、效果优先级给你排序推荐方案：

第一步：先做特征提取（聚类效果的核心前提） #

你的图像是规则的组合图形，两种特征提取方案按需选：

• 轻量方案：提取手工统计特征，包括单张图内的图形数量、各图形的颜色直方图、形状轮廓特征（Hu矩、SIFT特征聚合后降维），最终维度控制在64-128维即可，计算成本极低
• 效果优先方案：用预训练CNN（比如ResNet18）直接提取特征，取 backbone 倒数第二层的输出作为单图特征，每张图得到512维向量，3500张的总计算量普通家用CPU也能在1分钟内跑完，不用额外微调模型

第二步：按你的场景选聚类算法 #

• 如果你已经对潜在簇的数量有大致预估：优先用K-Means
  • 优势：运行速度极快，解释性强，适合快速跑基线验证效果
  • 注意：提前用肘部法、轮廓系数确定最优K值，特征输入前必须做归一化
• 如果你不知道簇的数量，需要算法自动判定：优先用DBSCAN，要求更高的话换HDBSCAN
  • 优势：不需要提前指定K值，能识别任意形状的簇，还能自动标记离群的异常图像，HDBSCAN比原生DBSCAN对参数的敏感度更低，数据分布不均匀的时候效果更稳定
• 如果你的数据集存在较多边界模糊的图像：优先用高斯混合模型（GMM）
  • 优势：属于软聚类，会输出每张图像归属于各个簇的概率，不是非黑即白的硬分配，鲁棒性更强

可选优化步骤 #

聚类前可以先用UMAP或者t-SNE把高维特征降到2-3维，先肉眼观察数据的分布情况，能帮你更快判断适合用哪种聚类算法，也方便后续聚类结果的可视化验证

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jokerp