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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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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关键技术上篇文章对图像聚类与检索的总体设计方案进行了描述，本篇将对基本的关键技术进行阐述。 1 直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。l &n
这组文章作为读完Ulrike von Luxburg的论文 A Tutorial on Spectral Clustering（2007）的一个总结。论文的讨论范围为三种不同的谱聚类算法： 1. unnormalized spectral clustering 2. Shi and Malik的算法（2000） 3. NJW算法（2002）其中算法1使用**未经过标准化的**Laplaci
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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1. 聚类概述Everitt 在 1974 年对聚类分析做出如下定义：同一簇内的对象之间相似性高，不同簇内的对象之间相似性低，同一簇内的任意两个对象间的距离小于不同簇内的任意两个对象间的距离[2]。簇可以这样描述：“它是一个密度相对较高的数据对象集”。(1) 基于划分的聚类方法，如K-means、K-medoids (2) 基于层次的聚类方法，如CURE (3) 基于网格的聚类方法，如STING
文章目录图像聚类算法一、分类与聚类1.1 分类1.2 聚类二、聚类常见的算法2.1 原型聚类2.1.1 K-means聚类算法的分析流程：2.1.2 K-Means聚类与图像处理2.2 层次聚类2.1 凝聚层次聚类的流程2.3 密度聚类（DBSCAN） 图像聚类算法一、分类与聚类1.1 分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。分类学习的主要过程： （1）训练数据集存在一个类标记
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2023-12-15 15:14:06
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第六章 图像聚类6.1 K-Means聚类6.1.1 SciPy聚类包6.1.2 图像聚类6.1.3 在主成分上可视化图像6.1.4 像素聚类6.2 层次聚类6.2.1 图像聚类6.3 谱聚类这一章会介绍几种聚类方法，并就怎么使用它们对图像进行聚类找出相似的图像组进行说明。聚类可以用于识别，划分图像数据集、组织导航等。同时，我们也会用聚类相似的图像进行可视化。6.1 K-Means聚类K-mea
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2023-10-06 20:28:55
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大家好久不见！之前给大家介绍了分类和聚类的区别、聚类的进一步介绍以及K-means聚类算法，大家看懂了吗？ 本期，我们将带领大家动手实践，向大家讲解之前介绍的“K-means”算法如何通过编程实现。4.1 Python的编程实现 如果您有过Python的编程经验,那么可以动手试试下面的编程实践!01、代码：数据获取#Python
import ma
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2024-07-30 20:55:52
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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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今天来写写数学建模中的聚类模型，还是分为几个版块来写1.聚类模型简介俗话说：“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类之后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计，分析或者预测；也可以研究不同类之间的差异。聚类算法常见的有K-means聚类算法，系统聚类算法，DBSCAN算法2.K-means聚类算法a.算法流程：指定需要划分的簇的个数，
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2024-05-08 23:33:24
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决策树、随机森林、逻辑回归都属于“有监督学习”。
聚类属于“无监督学习”,其作用就是将数据划分成有意义或有用的簇。
聚类的应用：
对客户信息进行分类，以实现精准营销。
可以用于降维和矢量量化（vector quantization）常常用于图像、声音、视频等非结构化数据的压缩。
聚类和分类的区别： 分类是训练数据有标签，新来一个数据判断属于哪
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2024-04-05 00:03:30
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一、K-means算法1.1 K-means 介绍 K-means 算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。 聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。 K-means 算法中的 代表类簇个数， 代表簇内数据对象
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2024-05-16 05:39:08
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文章目录聚类算法1.聚类算法的概念2.聚类算法实现流程3.模型评估3.1 误差平⽅和(SSE \The sum of squares due to error)3.2 “肘”⽅法 (Elbow method) — K值确定3.3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）3.4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）4.k-means算法⼩结5. 特征降维5.
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2023-08-06 12:36:16
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【社区发现/图聚类算法】ppSCAN：Parallelizing Pruning-based Graph Structural Clustering一、论文地址：二、摘要：三、问题阐述：四、基础算法：五、分析和讨论：5.1 性能瓶颈：5.2 并行化的挑战：六、并行化算法：6.1 优化方法：6.2 程序伪代码：Role Computing：Core and Non-Core Clustering：
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2024-05-20 10:41:44
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解 一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根
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2024-01-04 00:12:50
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kmeans算法原理及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐kmeans算法原理在上一篇文章中，我们介绍了Mean Shift聚类算法的原理和代码实现。不同于Mean Shift聚类的基于密度的方法，k均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它将数据集划分为k个簇，每个簇包含最接近它们
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2023-07-19 20:24:30
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