 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(cluster): 输出簇分布图，直观展示簇间距离
在 preview 拼图的同级目录生成 cluster_scatter.png：
- 左：聚类空间的 PCA 二维投影，散点按簇着色 + 质心标记，标题标注两个主成分的方差占比
- 右：质心两两距离矩阵（在聚类空间里算，不是投影后），带数值标注
投影用 PCA 而不是 t-SNE/UMAP——后两者为了把簇拉开会扭曲簇间距离，
而这张图的目的就是看距离。
- ClusterResult 新增 points 字段，保留 KMeans 实际使用的空间供可视化复用，
质心与散点用同一组主成分变换，避免质心飘到簇外
- summary.json 新增 centroid_distances
- 新增 scatter 配置块（enabled / max_points / point_size / alpha / figsize / dpi）
- 中文字体按 PingFang / Noto Sans CJK 等顺序探测，找不到自动退回英文标签，
不会画成豆腐块
- 新增依赖 matplotlib
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-04 15:09:35 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat: 未分类样本的无监督聚类（多 stage 特征 + KMeans，可选 SimCLR）
把 data/film 下所有图片拉平做聚类，不使用任何目录名，簇数由 num_clusters 决定。
预处理针对该批数据的实际情况（14.5k 张已裁好的缺陷小图，中位 152x113，
宽高比 0.24~39.9）：尺寸与亮度都是 ROI 裁剪和光照的产物、不是缺陷属性，
因此拉伸到 128x128（不用 letterbox，其填充比例等价于编码了宽高比）并逐图 z-score。
- cluster: torch 实现的 kmeans++/Lloyd（含空簇处理与 n_init）、PCA、轮廓系数、
NMI 稳定性、多 stage 特征提取；不引 scikit-learn
- 白化默认关闭：CNN 特征谱极陡（λ1/λ32≈165x），白化会把噪声方向抬到与信号同权，
实测最大簇一度吃掉 96% 的样本
- simclr: NT-Xent 自监督预训练，用项目自己的卷积骨架，权重可直接初始化 DefectNet；
属于训练，走 require_cuda() 守卫
- 产出 assignments.csv、summary.json、按簇的软链目录与代表样本拼图，供人工核对
全量 14,579 张：轮廓系数 0.326、换种子稳定性 0.964，CPU 约 100 秒。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:47 +08:00 |
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