二维潜在空间中典型液滴形状的表示

在本研究中，我们研究了5000个液滴的聚类，这些液滴分别来自五个不同的液滴类别，每个类别代表独特的几何形状。液滴的形状坐标通过包含傅里叶级数和自编码器的两步完全可逆过程映射到二维潜在空间中。因此，每个由400个取样点构成的液滴轮廓由2个标量数表示。我们提供了将5000个液滴映射到二维空间的数据，其揭示了环形簇的存在。每个簇对应于不同的液滴类别，分类基于基于先验已知的液滴形态学。进一步地，我们发现像DBSCAN这样的著名聚类算法在识别这些环形簇方面效果有限，这凸显了针对处理环形分布数据的聚类方法探索的必要性，特别是针对这些环形分布数据的方法。