基于图像的聚类算法是一种将图像像素点分组的算法，其目的是将像素点分成若干个组，使得同一组内的像素点具有相似的特征。基于图像的聚类算法可分为两类，即基于传统聚类算法的图像聚类和基于图论的图像聚类。1. 基于传统聚类算法的图像聚类常见的传统聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法可以直接应用于像素点的聚类，即将图像看作一个高维空间中的数据集，将像素点看作数据点，然后使用聚类算法对
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2023-11-10 09:32:03
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在此博文中，重点讨论图像聚类的Python代码实现，结合数据备份和恢复流程的概念，探讨如何通过有效的策略保障数据的安全性与可恢复性，同时运用多种工具链来提升工作效率。
## 图像聚类 python 代码简述
图像聚类是将图像数据按相似性进行分组的过程，广泛应用于图像处理与机器学习等领域。通过合适的算法如K-means、层次聚类等，能够从大量数据中自动抽取出有意义的信息。在接下来的部分，我们将详
引由于目前手头处理的事情与图像处理相关，自然少不了滤波、分割、插值等等。这里所做的图像聚类属于一种无监督的图像像素分类，有学习价值。说明本次实践针对灰度图像来处理，彩色图像的处理思路与其相同，只是需要分不同的通道，代码大部分参数采用键盘输入，方便调试。结果展示先来看看结果，直观感受一下聚类的“魅力”。——第一组——下图为迭代周期 = 20， 分类数 = 8的结果下图为迭代周期 = 20， 分类数
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2024-05-06 19:22:44
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文章目录问题描述解决方案IPython代码效果参考文献 问题描述收集图片，分成N簇。本人使用3簇!!! 图片的尺寸要一致 !!!解决方案下载PCV
将里面的PCV文件夹复制粘贴到以下代码同一文件夹聚类IPython代码# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from pylab import *
from PIL import Image
from scipy
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2023-07-02 11:49:04
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背景最近看到其他公众号发的一篇文章《三个印度人改变压缩算法，一意孤行整个暑假，却因“太简单”申不到经费》，DCT是最原始的图像压缩算法全称为Discrete Cosine Transform，即离散余弦变换刚好小编之前做过图像、视频处理相关的研发工作，对图像处理比较感兴趣，之前也看过利用聚类进行图片颜色压缩的内容，索性就再回顾一下，分享出来供大家参考学习聚类算法本文不再赘述，不会的同学记住核心思想
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2023-11-14 09:30:07
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常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚类和层次
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2024-05-20 10:31:47
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总体说明：这篇文章是想简单的让大家理解一下k_means聚类的本质，和过程实现，方便后面能看懂复杂工程上的应用。要是这篇文章看懂了的话可以看看下面链接的工程应用代码实现。1、定义：上图的数据可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到这些点集的算法，就被称为聚类算法。原理：设法定出不同类别的核心或初始内核，然后依据样本与核心之间的相似性度量将样本聚集成不同的类别。2、聚类算法的一般步骤：S1:先
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2023-11-16 17:16:45
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密度聚类引入 前面介
绍
了有关
Kmeans
聚
类
算法的理
论
和
实战
，也提到了
该
算法的两个致命缺点，一 是聚
类
效果容易受到异常
样
本点的影响；二是
该
算法无法准确地将非球形
样
本
进
行合理的聚 类
。
为
了弥
文章目录第 6 章 图像聚类引言6.1 K-means聚类SciPy聚类包图像聚类在主成分上可视化图像像素聚类6.2 层次聚类图像聚类6.3 谱聚类6.4 小结 第 6 章 图像聚类引言本章将介绍几种聚类方法，并展示如何利用它们对图像进行聚类，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，组织与导航。此外，我们还会对聚类后的图像进行相似性可视化。6.1 K-means聚类K-means
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2023-09-25 16:29:48
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文章目录第六章——图像聚类K-means聚类层次聚类谱聚类 第六章——图像聚类介绍聚类方法，展示如何利用它们对图像进行聚类，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，组织与导航。第三节会对聚类后的图像进行相似性可视化。先来大致了解一下本章的聚类方法：聚类方法定义思想优点缺点K-means聚类将输入数据划分成K个簇反复提炼初始评估的类中心适用情形广泛不能保证得到最优结果；需预先设定聚
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2023-09-05 13:47:14
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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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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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# Python 图像分割与聚类的应用探索
图像分割是计算机视觉中一项重要的任务，它的目的是将图像分解成多个部分，以便于进行进一步的分析。聚类则是数据挖掘中的一种技术，通过分组特征相似的数据点来实现可视化和分析。结合这两种技术，可以实现对图像的有效分割。本文将详细介绍Python中图像分割与聚类的实现，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像分割？
图像分割是将图像分成多个像素集合的过程，这
原创
2024-08-21 08:36:07
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k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
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2023-08-20 23:25:47
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
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, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
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2023-08-23 16:16:50
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运用python进行层次聚类学习scipy库 很重要呀 需要引入的类import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.cluster.hierarchy as sch #用于进行层次聚类，画层次聚类图的工具包
import scipy.spatial.distance as
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2023-08-08 14:37:11
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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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A 依据颜色的k均值聚类def _1rgb_kmeans(picname='', cutnum=50, clus=5):
'''
彩色图像按颜色k-means聚类.
依赖：from scipy.cluster import vq
from scipy.misc import imresize #This function is only available
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2023-08-06 21:36:14
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