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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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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# 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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摘要最近有个项目用到了TPS算子，即薄板函数模型进行图像几何纠正。opencv中的TPS算子接口并不复杂，主要是在opencv中输入特征匹配点的数据类型有很多种，而opencv封装的TPS算子的输入数据类型只能是Point2f。目前用到的很少，所以资料很少，为大家在进行研究的时候避坑，特写此文。具体理论可以参考论文：On the Bijectivity of Thin-Plate Splines,
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2024-10-22 20:26:33
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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
文章目录引言标签连通域聚类原理Octree + LCC 代码实现Octree + LCC 测试结果Octree + LCC 的优缺点改进思路参考文献 引言在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。而在聚类领域里面，多采用欧几里得、区域生长、Ransac等方法实现聚类。其实还有一种方法可实现聚类，也就是CloudCompare软件内的标签连通域聚类方法。这
文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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Opencv绘图函数及shift参数的解读 Opencv中有很多绘图参数，他们的函数定义如下：基本绘图函数 1.1 画直线void line
(
InputOutputArray img,
Point pt1, Point pt2,
const Scalar& color,
int thickness = 1,
int lineType = LINE_8,
int s
机器学习 K-means算法（二维）聚类K-means算法概述K-means评价标准算法基本流程K-means算法主要因素K-means优缺点python实现二维K-means算法并用matplotlib实现画图 2021年数学建模美赛用到该算法，特记此文。K-means算法中文名为K-均值聚类算法。聚类聚类（Clustering）：就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在 相似性将数据集划分为
关于OpenCV3的KMeans/GMM分割应用C++实现的DEMO–更换证件照片背景作者：Simon Song分割算法的应用1.KMEANS:是一种聚类算法，主要过程： 流程图： 参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离，分配聚类编号–>对编号相同的样本，计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数（C）->
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2024-08-09 10:24:23
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KMeans方法：KMeans是一种无监督的学习方法，对于一个分类问题，我们在输入分类数目之后，需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类，任意一个样本离中心距离越近，就把它归为某类。 步骤一： 假设上图有一个2分类的样本，样本编号分别为1、2，在图中使用“X”表示，距离1样本近的，则把样本标记为1，距离2样本近的，就把样本标记为2，得到如下图：步骤二： 根据分类好的样本重新计算中心点
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2024-05-07 09:32:04
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# 使用 OpenCV 去除散点的实现指南
在图像处理领域，使用 OpenCV 去除散点（噪声点）是一个常见的需求。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行相关处理。为了更好地帮助你理解整个流程，接下来将以表格和甘特图的形式列出步骤，并提供代码示例。
## 流程概要
| 步骤 | 说明 |
|------|------------
一、聚宽数据1、聚宽数据1.在聚宽数据这个页面可以看到聚宽平台集成好的各大类数据，如下图，点击可以查看详情与用法 2.但实际上可能有些数据要在API文档里才比较容易能找到，比如龙虎榜数据等。这时用ctrl+f进行网页搜索可以快速搜索需要的数据。 二、几种常用数据的取用方法1、获取指数成分股成分股指数是指从指数所涵盖的全部股票中选取一部分较有代表性的股票作为指数样本，
目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个特征都应该放在单个列中nclusters(K)：结束条件所需的簇数criteria：这是迭代终止标准条件。满足此条件后，算法迭代将停止。实际上，它是3个参数的元组，分别是(type, max_iter, epsilon)：type 终止条件的类型，它具
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2024-04-06 12:52:08
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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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1、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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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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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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比如这张图，利用PCA求出了特征向量之后，我想要求解与轮廓的交点，不知道有没有简单的方法@禾老师
非常好的问题！在寻找到轮廓的”主方向“后，往往下一个动作就是寻找向量和轮廓的交点，因为往往这才是我们更关心的地方。为了解决这个问题，我认为的思路应该是这样的：
1、首先要界定范围。对于交点来说，肯定是在
1. k-means算法思想k-means算法中文名叫做k均值。它是一种非监督聚类算法，如有一堆数据，但是知道这些数据有k个类，具体每一个数据点所属分类不知道。此时就需要用k-means聚类算法，它可以把原先的数据分成k个部分，相似的数据就聚在一起。2. k-means算法步骤共有3个步骤：初始化–随机生成K个初始“均值”(质心);分配–通过将每个观测值与最近的质心相关联来创建K个聚类,遍历所有点
