SPSS数据分析—多维尺度分析 在市场研究中，有一种分析是研究消费者态度或偏好，收集的数据是某些对象的评分数据，这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现，也就是一种距离，距离近的差异性小，距离远的差异性大。而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况，此时由于数据的组成形式不一样，因此不能使用对应分析，而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析（MDS模型）。多维尺度分
先放代码 原理在下面Img = imread('images\image.bmp');
% 计算1~3的算子结果
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
% 整合到cell
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
% 计算系数
ua1 =
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2023-12-10 14:02:24
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我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念。后来看了一些文章，其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称，xiaowei一文)，写的很好，分享一下： 尺度空间（scale space）理论要理解多尺度，首先要知道什么是尺度空间。xiaowei一文中提到，自然界中的物体呈现出不同的形态，需要不同的尺度观测
补充说明：
图像分割（Semantic Segmentation）
图像分割也是一项有意思的研究领域，它的目的是把图像中各种不同物体给用不同颜色分割出来，如下图所示，其平均精度（mIoU，即预测区域和实际区域交集除以预测区域和实际区域的并集），也从最开始的FCN模型（图像语义分割全连接网络，该论文获得计算机视觉顶会CVP
ps: 文章介绍地图与图层中都涉及的分辨率和比例尺的概念、关系与区别。正文： 地理现象和地理要素的表达通常是多尺度的，尺度表示了地物的综合程度和位置精度，衡量尺度的概念一般用分辨率或比例尺。 在GIS中所提到的 分辨率，也称地面分辨率（Ground Resolution）或空间分辨率（Spatial Resolution），表示一个像素（pixel）代表的地面实际距离。 以谷歌地
目标在本章中，我们将学习使用分水岭算法实现基于标记的图像分割我们将看到：cv.watershed()理论任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度表示山峰，低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，你要在水融合的地方建造屏障。你继续填满水，建造障碍，直到所
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2024-09-04 15:29:25
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# 多尺度分割算法实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你实现多尺度分割算法。该算法在图像处理、计算机视觉等领域具有重要的应用。以下是我们将要遵循的流程以及每一步的实现细节。
## 流程概览
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
| ---- | -----------------------
原创
2024-09-08 04:45:22
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# Python遥感图像多尺度分割
## 简介
遥感图像是指通过遥感卫星或者无人机等设备获取的地球表面的图像数据。遥感图像的分割是将图像中的不同物体或场景进行分割和分类的过程，多尺度分割是指在不同尺度下对图像进行分割。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的图像处理库，如OpenCV、Scikit-image等，可以用来实现遥感图像的多尺度分割。
## 多尺度分割的意义
在遥感图像中，不同
原创
2024-06-15 04:30:52
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解决大规模优化问题通常始于图分割，这就意味着需要将图的顶点分割成聚类，然后在不同的机器上处理。我们需要确保聚类具有几乎相同的大小，这就催生了均衡图分割问题。简单地说，我们需要将给定图的顶点分割到 k 个几乎相等的聚类中，同时尽可能减少被分割切割的边数。这个?NP 困难问题在实践中极其困难，因为适用于小型实例的最佳逼近算法依赖半正定规划，这种规划对更大的实例来说不切实际。 这篇博文介绍了我
# Python聚类分割：理论与实践
聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集分成几个组（或称为“簇”），使得同一组内的数据点在某种意义上是相似的，而不同组之间则相对不相似。Python提供了丰富的库和工具，使得聚类分析变得容易且直观。本文将介绍基本的聚类概念，以及如何使用Python实现聚类分割，并给出一个实际示例。
## 聚类的基本概念
聚类是将数据划分为多个组的过程。这些组称为簇，簇内
图像聚类（一）K-means聚类（K均值聚类）1.1 Scipy聚类包1.2 图像聚类1.3 在主成分上可视化图像1.4 像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类 所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其分门别类，可以说就是 一种朴素的人工聚类。如此，我们就可以将世界上纷繁复杂的信息
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2023-10-23 08:36:34
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Multi-Scale and Pyramid Network Based Models 简介： 多尺度分析（Multi-scale analysis）是一个比较古老的算法，他的主要思想是，通过自适应输入图片的尺度，产生一系列不同size的特征图，然后将这些特征图进行并行计算（对于多尺度分析的细致讲解.） 。最经典的多尺度分析算法，是由 Lin等人在2017年 IEEE上提出的Feature Py
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2023-11-02 10:01:32
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# Python 图像分割与聚类的应用探索
图像分割是计算机视觉中一项重要的任务，它的目的是将图像分解成多个部分，以便于进行进一步的分析。聚类则是数据挖掘中的一种技术，通过分组特征相似的数据点来实现可视化和分析。结合这两种技术，可以实现对图像的有效分割。本文将详细介绍Python中图像分割与聚类的实现，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像分割？
图像分割是将图像分成多个像素集合的过程，这
原创
2024-08-21 08:36:07
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语义分割本篇博客对语义分割大致框架进行讲解，本章的目录如下：常见分割任务介绍（以语义分割为主）语义分割常见评价指标语义分割损失计算常见分割任务介绍常见分割任务有语义分割，实例分割，全景分割，见下：常见的语义分割网络pytorch demmo中常见的语义分割网络如下：语义分割常见数据集语义分割常见数据集有PASCAL VOC和MS COCO。VOC数据集以调色板为主要组织形式，MS COCO以多边形
谱聚类算法 谱聚类算法由于其算法流程简单、计算简洁与 Kmeans 算法相比不容易陷入局部最优解，能够对高维度、非常规分布的数据进行聚类。谱聚类算法是利用图谱理论来进行算法分析，思想是把数据分析问题看成是图的最优分割问题，将数据样本看成是各个数据点，然后将数据点描绘成一个图表，根据图表关系计算出相应的相似矩阵，找到一种最优分割方法计算出相似矩阵的最小特征向量，最后利用相应算法得出最后的聚类结果。
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2022-12-19 17:28:45
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如何理解模糊聚类事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。 如何理解模糊聚类的“模糊”呢：假设有两个集合分别是A、B，有一成员a，传统的分类概念a要么属于A要么属于B，在模糊聚类的概念中a可以0.3属于A，0.7属于B，这就是其中的“模糊”概念。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。系统聚类法个人理解类似于密度聚类算法，逐
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2024-08-11 12:41:51
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谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。一、为什么要用复合多尺度熵正如上一篇文章所讲，多尺度熵通过对原始时间序列进行“粗粒化”处理来构建不同
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2024-09-25 17:20:49
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2021-09-07 14:02:35
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什么是图像分割图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相识性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。图像分割常用方法：阈值分割：对图像灰度值进行度量，设置不同类别的阈值，达到分割的目的。边缘分割：对图像边缘进行检测，即检测图像中灰度值发生跳变的地方，则为一片区域的边缘
