Por favor, genera una imagen: El núcleo de combinar algoritmos de clustering con NIPALS (lineal) y KPLS (no lineal) es construir una arquitectura de tres etapas de "estratificación por clustering - ajuste del modelo - predicción por fusión" para adaptarse a las necesidades de modelado de datos heterogéneos (incluyendo múltiples subgrupos, características lineales y no lineales mixtas). El proceso específico es el siguiente: 1) Principio de estratificación por clustering: Se utiliza un algoritmo de clustering jerárquico para agrupar el conjunto de datos preprocesado. El coeficiente de silueta se utiliza como índice de evaluación, y el número óptimo de clusters se determina automáticamente dentro del rango del "número máximo de clusters" establecido por el usuario. Al mismo tiempo, los clusters con tamaños de muestra inferiores al "umbral mínimo de número de muestras" se fusionan para garantizar que cada cluster tenga suficientes muestras de modelado (se recomiendan 20-50). 2) Detección de no linealidad intra-cluster: Para cada cluster independiente, el rendimiento del modelo de NIPALS lineal y KPLS no lineal se compara a través de la validación cruzada interna (utilizando el aumento de R² como criterio). Si el aumento de R² de KPLS en comparación con NIPALS supera el "umbral de detección de no linealidad" (por defecto 5.0%), se determina que el cluster es una característica no lineal y se selecciona KPLS para el modelado; de lo contrario, se determina que es una característica lineal y se selecciona NIPALS para el modelado. 3) Fusión de modelos y predicción: Cuando se introduce una nueva muestra, se asigna al modelo de cluster correspondiente a través del algoritmo de coincidencia del vecino más cercano. El sistema calcula automáticamente el R² ponderado de cada cluster (ponderado por el tamaño de la muestra del cluster), genera el resultado de la predicción general y conserva los parámetros de modelado independientes y los indicadores de rendimiento de cada cluster para respaldar el análisis interactivo. Por favor, dibuja el diagrama de flujo del algoritmo de CPLS con referencia a la imagen dada y expórtalo en formato mermaid.
![Por favor, proporcione un diagrama de la arquitectura mejorada YOLO11s-seg, mostrando tantas capas de la estructura de la red como sea posible con detalles estructurales precisos. La estructura general debe dividirse en secciones izquierda y derecha. El lado izquierdo debe ilustrar la estructura backbone mejorada, mientras que el lado derecho debe mostrar las secciones neck y head mejoradas. Cada componente estructural debe ser claro y completo. El esquema de color general debe ser de tonos cálidos, y el estilo debe asemejarse a los diagramas de estructura de red que se encuentran en artículos de conferencias o revistas de informática de primer nivel. La estructura de red mejorada se basa en las siguientes especificaciones:
Entrada: [3,640,640]
│
└─Backbone: MobileNetV4HybridMedium (factor=0.25)
│
├─Conv0: Conv2d(3→8, k=3, s=2) + BN + ReLU6 → [8,320,320]
│
├─Layer1: FusedIB(8→12, s=2) → [12,160,160] (P1)
│
├─Layer2:
│ ├─UIB(12→20, s=2) → [20,80,80]
│ └─UIB(20→20, s=1) → [20,80,80] (P2)
│
├─Layer3:
│ ├─UIB(20→40, s=2) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─4× (UIB+MHSA) → [40,40,40]
│ └─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40] (P3)
│
└─Layer4:
├─UIB(40→64, s=2) → [64,20,20]
├─5× UIB → [64,20,20]
├─4× (UIB+MHSA) → [64,20,20]
└─2× UIB → [64,20,20] (P4)
│
└─Neck:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
Dividido en dos ramas de 512 canales
Rama A: Conexión directa
Rama...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FQDBc1BIBGbvje1FqHJjm2d7CaYOob7cn%2Fcd190b7e-4df0-4d77-9c86-6989f592119d%2F9fa32595-8168-4390-8896-0d36eafa5a9f.png&w=3840&q=75)