python图像处理笔记-十二-图像聚类学习内容这一章主要在学习的是聚类算法以及其在图像算法中的应用，主要学习的聚类方法有：KMeans层次聚类谱聚类并将使用他们对字母数据及进行聚类处理，以对比效果。聚类是什么？有ｎ个点，把这ｎ个点通过某种方法分成ｋ类就是聚类算法在做的事情，聚类做的越好，分出来的ｋ类的类与类之间差异越明显，同一个类中的差异也越不明显。K-means聚类思想：K-means需要给出
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2023-12-06 17:16:41
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# Python点云处理：删除部分点的技巧
在计算机视觉和三维建模领域，点云数据是一种非常常见的数据表示方式。点云由三维空间中的点组成，每个点通常包含 x、y 和 z 坐标，以及其他附加信息，如颜色、法线等。在实际应用中，点云数据往往存在噪音或不必要的点，这时，我们就需要删除部分点云数据。本文将介绍如何使用Python进行点云的处理，并通过代码示例演示如何删除部分点。
## 什么是点云？
点
原创
2024-09-25 04:24:02
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在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。苹果（AAPL），亚马逊（AMZN），Facebook（META），特斯拉（TSLA），Alphabet（谷歌）（GOOGL），壳牌（SHEL），Suncor能源（SU），埃克森美孚公司（XOM），Lululemon（LULU），沃尔玛（WMT），Carters（CRI）、 Chi
图像聚类1 K-means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2 层次聚类3 谱聚类 本章将介绍几种聚类方法，并展示如何利用他们对图像进行聚类，从而寻找相似的图像组。聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织和导航。此外，我们还会对聚类后的图像进行相似性可视化。 1 K-means聚类K-means是一种将输入数据划分成k个簇的简单聚类算法。K-
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2023-10-03 19:34:10
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一、理论知识1.1 K-Means给定一组数据集，聚类算法将它们分成不同的子组。我们希望类内实例高度相似，类间实例低相似。在样本集中，随机选取K个点作为中心，计算每个样本到中心点的距离，并将样本划分到离它最近的那个点的集群中。使用变量表示数据样本是否属于集群k： 对于每个集群，用所有样本的平均位置更新中心点的位置： 重复上面的样本分配和中心更新过程即可，该过程是保证收敛的。类内距离之和会随着K的增
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2023-08-07 15:33:38
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# 在Python中实现高维点的聚类显示
高维数据的聚类是一种常见的机器学习任务，涉及将数据分组，使得同一组内的数据点相似，而不同组的数据点不同。虽然数据点的维度高于三维，直接可视化变得困难，但我们可以使用降维技术与可视化库对其进行展示。在这篇文章中，我们将讨论如何在Python中进行高维数据的聚类，并以清楚的方式显示聚类结果。
## 1. 高维数据的聚类
常用的高维数据聚类算法有 K-Me
# Android TextView 部分点击实现指南
## 引言
在Android开发中，TextView是最常用的UI组件之一，用于显示文本内容。有时候，我们希望能够实现在TextView中部分文字的点击事件。本文将介绍实现这一功能的步骤和代码示例。
## 实现流程
下面是实现"Android TextView 部分点击"功能的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-10-21 07:35:25
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图像聚类（一）K-means聚类（K均值聚类）（1）Scipy聚类包（2）图像聚类（3）在主成分上可视化图像（4）像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类 聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。还可以对聚类后的图像进行相似性可视化。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。在数据分析的术语之中，聚类和分类是两种技术。分类是指
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2023-09-21 14:33:12
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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# Python已知曲线部分点求其他点实现方法
## 概述
在Python中，可以通过已知曲线上的部分点求解该曲线上的其他点。本文将介绍实现这一功能的步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
为了更好地理解整个过程，我们可以将实现该功能的步骤整理成如下表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 获取已知曲线上的部分点 |
|
原创
2024-01-12 08:45:15
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Python Open3D几何图形 基础篇（一） 点云操作本文参考的页面：Point cloud — Open3D 0.15.1 documentationFile IO — Open3D 0.15.1 documentation本文主要是介绍 Open3D中，点云的基本用法：可视化点云（Visualize point cloud）如何去读取点云并且将其可视化：read_point_cloud从文
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2023-09-17 00:36:47
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# 密度聚类（DBSCAN）解决异常点检测问题
在数据挖掘和异常点检测领域，密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）是一种非常常用的算法。DBSCAN算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点，并根据每个核心点的密度将其聚类在一起。
## 算法原理
DBSCAN算法的核心思想是通过在数据空间中
原创
2023-08-02 10:26:33
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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上讲回顾 上一讲中，我们理解了如何利用图像中的特征点，估计相机的运动。最后，我们得到了一个旋转向量与平移向量。那么读者可能会问：这两个向量有什么用呢？在这一讲里，我们就要使用这两个向量，把两张图像的点云给拼接起来，形成更大的点云。 首先，我们把上一讲的内容封装进slamBase库中，代码如下：include/slamBase.h// 帧结构
struct FRAME
{
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2024-10-09 21:54:30
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# 实现ios uilabel文字部分点击的方法
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(创建UILabel) --> B(添加手势识别器)
B --> C(处理点击事件)
```
## 2. 每一步的具体操作
### 步骤一：创建UILabel
```swift
// 创建UILabel
let label = UILabel(fram
原创
2024-03-25 04:14:01
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准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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