1、用途：聚类算法通常用于数据挖掘，将相似的数组进行聚簇2、原理：网上比较多，可以百度或者google一下3、实现：Java代码如下package org.algorithm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
/**
* K均值聚类算法
*/
public class Kmeans {
private int k;
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2023-06-21 22:31:52
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K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。 总结来说，这个算法的步骤如下：1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心 2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中 3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心 4.检查新老聚类中心的距离，如果距离超过规定
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2024-02-19 21:02:38
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# R语言实现散点聚类
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能与刚入行的小白分享如何使用R语言实现散点聚类。散点聚类是一种常用的数据挖掘技术，用于发现数据集中的模式或分组。本文将详细介绍实现散点聚类的流程，并提供相应的R代码示例。
## 散点聚类流程
散点聚类的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据标准化 |
原创
2024-07-22 10:07:46
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# Python 二维散点聚类入门指南
在现代数据分析中，聚类是一种非常常见的数据处理方法。它可以帮助我们将数据分成不同的组，从而识别数据中的模式和趋势。本文将带领你了解如何使用 Python 实现二维散点聚类，特别是利用 `scikit-learn` 库进行 K-means 聚类。下面是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述
聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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spark1.4版本的LDA原文比较简单，下面主要是以翻译官网为主。理论部分 LDA是一个主题模型，它能够推理出一个文本文档集合的主题。LDA可以认为是一个聚类算法，原因如下：主题对应聚类中心，文档对应数据集中的样本（数据行） 主题和文档都在一个特征空间中，其特征向量是词频向量 跟使用传统的距离来评估聚类不一样的是，LDA使用评估方式是一个函数，该函数基于文档如何生成的统计模型。 LDA以
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2024-10-26 19:37:31
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KL散度（Kullback-Leibler divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间的差异性的度量方法。它的本质是衡量在用一个分布来近似另一个分布时，引入的信息损失或者说误差。KL散度的概念来源于概率论和信息论中。KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback
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2023-10-28 16:32:48
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首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路
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2024-03-07 11:24:56
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1、DBSCAN算法原理DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，其将点分为核心点与非核心点，后续采用类似区域增长方式进行处理。下图为DBSCAN聚类结果，可见其可以对任意类别的数据进行聚类，无需定义类别数量。
DBSCAN聚类说明 DBSCAN聚类过程如下： 1、首先，DBSCAN算法会以任何尚未访问过的任意起始数据点为核心点，并对该核心点进行扩充。这时我们给定一个半径/距离ε，任何和核心点
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2024-05-07 15:40:19
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论文出处：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation简介点云聚类在许多点云应用领域（如测绘、移动机器人、自动驾驶以及智能制造）起着至关重要的作用。而现有的点云聚类算法主要可以划分为基于点的聚类和基于体素的聚类；基于点的聚类，主要指基于原始点云的聚类，该方法通常受限于点密度、点数以及类簇大小的不一致性，从而使得其效
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2023-08-01 21:12:43
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一、聚类分割算法 在聚类方法中，每个点都与一个特征向量相关联，特征向量又包含了若干个几何或者辐射度量值。然后，在特征空间中通过聚类的方法（如K-mean法、最大似然方法和模糊聚类法）分割点云数据。聚类分割的基本原理为：考察m个数据点，在m维空间内，定义点与点之间某种性质的亲疏聚类，设m个数据点组成n类，然后将具有最小距离的两类何为一类，并重新计
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2024-01-29 06:35:55
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在图像分割中常常用到前景与背景的分割处理，而在点云处理中，对于给定点云数据，分割的目标是将具有相似特征的点聚类成均匀区域，根据分割结果应用于各个方面的场景分析，一般的方法是根据输入点云的网格构建图形，使用边界线的法线，平滑度或者是凹凸性等信息进行聚类分割。分割的方法（可应用于2D图像和3D点云数据）：凹凸性分割，分水岭分析，层次聚类，区域增长以及频谱聚类基于传统的方法：Graph Cuts，包含了
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2023-12-01 20:04:05
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无人驾驶传感器融合系列（二）——激光雷达点云的聚类原理及实现本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构k
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2024-03-25 22:33:32
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# Python点云聚类指南
在计算机视觉和机器人领域，点云（Point Cloud）是一个重要的数据结构，通常用于表示三维空间中的物体。点云聚类是将点云中的点按照一定的特征分组，这对于物体识别和分割等应用十分重要。本文将为您介绍如何使用Python进行点云聚类的步骤以及相应的代码实现。
## 流程概述
以下是进行点云聚类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
本文是在上文基础上，记录了一种点云聚类分割的处理流程。程序流程：
>初始化：
>说明命名空间
>定义计时器（double类型）
>定义点云类型 PointXYZRGB
>创建图像矩阵
>遍历深度图
>点云滤波
>平面分割(RANSAC)
>提取平面（展示并输出）
>点云聚类分割
>信息处理与输出
>结束
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2023-12-28 16:40:01
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# Python 点自动聚类实现流程
## 1. 简介
在介绍实现Python点自动聚类的具体步骤之前，我们先来了解一下什么是点自动聚类。点自动聚类是一种机器学习算法，用于将数据点划分为不同的类别，以便更好地理解数据的结构和模式。
在Python中，我们可以使用一些库和算法来实现点自动聚类，例如scikit-learn库中的K-Means算法。下面是实现点自动聚类的详细流程。
## 2.
原创
2023-10-22 14:41:08
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散列表散列表（hash table）为每个对象计算一个整数，称为散列码（hash code）。 若需要自定义类，就要负责实现这个类的hashCode方法。注意自己实现的hashCode方法应该与equals方法兼容，即如果a.equals(b)为true，a与b必须具有相同的散列码。hashCode方法散列码是由对象导出的一个整型值，散列码是没有规律的，即若x与y是两个不同的对象，二者的散列码基本
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2023-06-18 16:23:57
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介绍Hashcode之前先来看几个概念在一个应用程序执行期间，如果一个对象的equals方法做比较所用到的信息没有被修改的话，则对该对象调用hashCode方法多次，它必须始终如一地返回同一个整数。如果两个对象根据equals(Object o)方法是相等的，调用这两个对象中任一对象的hashCode方法必须产生相同的整数结果如果两个对象根据equals(Object o)方法是不相等的，调用这两
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2024-10-02 08:59:30
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Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
谱聚类(SpectalClustering)算法是聚类算法的一种，比起传统的K-Means聚类算法，谱聚类算法的效果更优秀，其计算量也小很多，除了谱聚类和K-Means聚类算法，另外还有密度聚类和层次聚类算法，本节主要讨论谱聚类算法，预备知识：最好有K-Means聚类算法的基础。谱聚类是一种不断发展的聚类算法，在很多情况下都优于传统的聚类算法，它将每个数据点视为一个图节点，从而将聚类问题转化为图分
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2024-02-05 12:08:04
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