题目描述：现在有部分餐饮客户的消费数据存于数据文件：consumption.xls 其中R表示最近一次消费时间间隔，F表示消费频率，M表示消费总金额编程实现K-Means聚类算法，将客户分类成3类客户群，并评价这些客户群的价值 数据集如下：解题思路：这是一个使用 K-Means 聚类算法的 Python 程序。简单来说，K-Means 算法是一种聚类算法，它的目的是将数据集划分成 K 个聚类，使得
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2024-04-10 14:56:59
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最近学习语音情感识别，需要提取语音特征，用到python_speech_features这个库，顺便把文档翻译一下，希望能帮到需要的人。英语水平不高，难免有错，敬请指正欢迎来到python_speech_features的文档！这个库提供了一般的用于ASR（语音识别）的语音特征，他包含了MFCCs（梅尔倒谱系数）和 filterbank energies（滤波器组能量？）。如果你还不知
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2024-06-24 18:55:46
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文章目录KMeans质心介绍计算质心计算样本间距离计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列KMeans质心介绍一
原创
2022-08-12 10:49:38
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机器学习基础：Kmeans算法及其优化CONTENT算法原理算法流程算法优化Kmeans++Elkan KmeansMini Batch Kmeans与KNN的区别算法小结sklearn代码实践1. 算法原理对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。即：\[假设簇划分为(C_1,C_2,...C_k)，则我们的目标是最小化
分类知识 分类是根据样本某些属性或某类特征（可以融合多类特征），把样本类型归为已确定的某一类别中。机器学习中常见的分类算法有：SVM(支持向量机)、KNN(最邻近法)、Decision Tree(决策树分类法)、Naive Bayes(朴素贝叶斯分类)、Neural Networks(神经网络法)等。 但当对海量数据进行分类时，为了降低数据满足分类算法要求所需要的预处理代价，往往需要选择非
先上原图：1)先灰度化、二值化2)cv.findContours()函数找出每个小离散块的轮廓3)每个轮廓点的坐标，准备绘制一个矩形边界框。cv2.boundingRect() 获取x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)cv.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 绘制外接矩形
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
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from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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# 质心坐标计算的实现指南
在空间中，质心（centroid）是一个代表一组点的“中心点”。在这篇文章中，我们将通过Python计算质心坐标。首先，让我们了解实现这一目标的流程。
## 流程步骤
为方便理解，我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-05 04:10:01
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
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小菜鸡的博客前言一、K_means是什么？1. 原理二、编程实现1. 首先引入库2.读入数据3.算法实现4.可视化实现三、完整代码及展示总结 前言本篇文章主要是基于python，编程实现K_means算法的可视化。 编码的数据来源是一些地理坐标，以 txt 格式存储。一、K_means是什么？K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用
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2023-11-24 05:24:36
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第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象越相似，效果越好。二．K-均值聚类算法的基本概念K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇。它的
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2024-04-18 07:07:07
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废话不多说，直接上干货,后附已验证通过的质心算法总体逻辑step1在理想环境下，已知三个信标的坐标和到坐标的距离，使用三点定位能获得三个圆的交点，从而得到位置。 而现实情况下却情况难料。这时候使用质心法来解决复杂的位置定位 strp2所谓质心，就是横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，……，则质心的坐标为（(x1+x2+
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2023-11-29 16:38:03
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0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品（甚至人类2045的的智能拐点时代）。都基于算法及建模来处理。 常见的词汇：机器学习、数据建模、关联分析、算法优化等等，而这些种种又都是基于规律的深度开发（也难怪道德经的首篇就提
# 利用 Python 的 OpenCV 库计算图像质心
在计算机视觉领域，利用轮廓（contours）来分析图像是非常重要的一个步骤。在本教程中，我将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库来找到图像中的轮廓，并计算这些轮廓的质心。本文会详细介绍整个过程，并提供相应的代码示例。
## 文章结构
1. 流程概述
2. 安装依赖
3. 读取图像
4. 灰度转换
5. 二值化处理
6.
原创
2024-10-25 04:43:20
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python实现k-means算法及对k-means算法缺陷的优化前言： k-means算法用于聚类，它的核心思想是确定分类数k，之后用每类样本数据平均值代表中心值，反复迭代中心值，直至中心值不改变或者在一定的误差范围内。具体的理论知识，可以查看我的这篇博文一、常规k-means算法1、实现代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-21 08:08:54
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本文介绍了质心的概念，以及基于Numpy、Scipy、OpenCV等工具的多种实现方式。
原创
2022-12-14 12:35:41
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一、光斑图像的模拟首先，仿真得到如下图所示的光斑阵列图像，仿真参数如下：微透镜数目为72×72，每个微透镜所占的像素数为36×36，CCD相机像素数则为2592×2592； 图1 仿真得到的光斑图像二、重心法原理在子孔径光斑质心计算方面，最为简单直接的方法是重心法，其计算公式如下: 式中[x(i),y(i)]分别表示第i个子孔径在x，y方向上的质心位置， 
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2024-01-09 18:54:26
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