kmeans为无监督聚类最重要的算法，本文用kmeans算法对图像进行分割。算法原理参考：以上文章对Kmeans解释得很清楚，这里我主要说一下实例代码。核心思想：kmeans以k为参数，把样本分为k个族（对于图像，每个像素点灰度值就是样本），使族内具有较高的相似度，而族与族之间相似度较低。核心步骤：假如要分为2类，则一：随机定义2个中心点，P1与P2。 并且P1代表A族，P2代表B族。二：所有像素
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2024-03-27 07:48:22
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在图像分割中，使用 kmeans 算法可以实现图像区域基本分割。如果一幅图像被分为两类，kmeans 分割效果与 ostu 算法基本一致，具体如下图： kmeans 将图像灰度聚类为 k 类，ostu 将图像灰度分割为 2 类，当 k = 2 时，两种算法最终目的基本趋于一致。 kmeans 算法基
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2022-01-13 16:22:26
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原帖地址：1.基本Kmeans算法[1]选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数(采样数)，n为维数空间
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2024-04-25 05:08:38
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一、 KMeans方法概述1. 无监督学习方法（不需要人为的干预）2. 分类问题，输入分类数目，初始化中心位置3. 硬分类方法，以距离度量 （ 硬分类：以距离为度量，距离离哪个中心点越近，他就被标记为哪个分类的编号； 以距离度量：计算两个点之间的距离，如平面上x,y；空间上x,y,z；对RGB图像来说就是R、G、B三个通道，
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2024-03-27 10:17:25
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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
关于K聚类，我曾经在一篇博客中提到过，这里简单的做个回顾。KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法：二分K-均值 讲解一下步骤，其实就是说明一下伪代码随机选择k个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据集中的每个数据点
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2023-09-27 17:29:48
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0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类系统?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！? 更多资料, 项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题简介如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年
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2024-09-12 07:43:23
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python的多元高斯生成起来好麻烦，所以只好用matlab先生成测试数据然后再进行测试了。kmeans的基本思想就是通过迭代的方法，更新不同类别的的数据均值，从而达到聚类的目的，因为需要先固定一个均值μiold，然后再通过梯度的方法更新μ值。这就天然的包含了EM的思想。kmeans对起始的均值设定比较敏感，因此并不能保证最终能够收敛到一个好的结果。而且考虑到它需要计算每个点到中心点的距离，计算复
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2023-06-19 13:41:59
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问题是这样的，有一幅经过二值化处理之后的图像，我们希望统计其中细胞的个数，和不同粘连情况的细胞个数，比如，下图中有1个细胞组成连通区域的，也有2个细胞组成连通区域的，也有更多个细胞组成连通区域的，我们希望分别统计不同的情况。
我想出的一种可行的方法是这样的：
通过图像形态学的处理erode，将一些邻接的细胞分离开来，并减少单个像素的噪声干扰
计算其中的连通域
计算每一个连通域的面积
根据面积计算
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2013-12-16 12:12:00
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Kmeans算法流程从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心，由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离，将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心，即将聚类的中心移动到聚类的几何中心（即平均值）处，也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动，此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω（Kmn）其中，
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2024-07-16 11:24:28
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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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Kmeans算法是最常用的聚类算法。 主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。其训练数据的流程是：根据上面的流程图来实现具体代码： 数据集提取链接链接
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2023-05-26 11:34:53
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1.随机选择 选择初始质心，我们可以用最基本的随机方法，但是这种方法会导致一个局部最优解问题。即，将一个比较大的簇分裂，同时将两个较小的簇进行合并。 由于K-Means算法具有不稳定性，初始质心选择不同，结果也不同。所以解决局部最优的方法，其一可以多次
牛顿第一运动定律：简称牛顿第一定律。又称惯性定律、惰性定律。常见的完整表述：任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态，直到外力迫使它改变运动状态为止。科普知识前言 又是一期再见时，受疫情影响，小编已在家中上课两周了，一个多月没出过门了，实在是种说不出的感受，相信大家也一样，虽然待在家里，但不要除了手机还是手机，在study的路上,我们一直在前行。 &
前言日常生活中，从人脸识别、语音识别到搜索引擎，我们看到越来越多人工智能领域的算法逐渐走向落地。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长，但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习，不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。聚类算法KMeans是无监督学习的杰出代表之一。本文是记录自己过去学习KMeans算法的系统小结，将从“KMeans简介，优缺点与优化策略，结合EM算法解释
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2023-08-10 12:57:00
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opencv图像处理之K-means聚类算法opencv图像处理之K-means聚类算法kmeans算法过程与简单的理解基于Opencv的c++代码 opencv图像处理之K-means聚类算法kmeans是非常经典的聚类算法，至今也还保留着较强的生命力，图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作，在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的km
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2024-07-21 07:41:43
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本文介绍了OpenCV的基本方发，包括图像读取、显示和写入。
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2024-05-26 12:00:42
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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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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. 聚类K-means算法是一种常用的聚类算法，所谓的聚类就是指给定个样本的数据集，需要构造 个簇（类），使得这 2. K-means算法基本步骤随机初始化个点，作为聚类中心在第次迭代中，对于每个样本点，选取距离最近的聚类中心，归为该类遍历一遍之后，更新聚类中心，其中更新规则为：聚类中心取当前类的平均值重复步骤2、3，直到满足迭代次数，或者聚类状态不发生改变3. 算法优化3.1 轮廓系数轮廓系
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2024-01-03 22:59:12
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