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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C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类 文章目录C-means聚类算法实战 --- 地表植被分类/数字聚类一、C均值算法简介二、sklearn中make_blobs的用法简介三、地表植被分类实验代码及结果四、拓展1.观察当事先设定的聚类数量不够时，C-means(k-means)法的分类结果会发生什么变化。2. 手写k_means算法3.C-means算法，实现数字聚类。 一、C均
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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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
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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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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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。 &
运行环境：opencv3.3.0、vs2013、win10-64bit数据准备：采集标定数据下载或者自己制作棋盘格并打印出来。OpenCV提供了一个棋盘格https://docs.opencv.org/3.1.0/pattern.png
对着棋盘格用待标定相机拍N张照片，这个棋盘格应该完整的出现在视野当中。记录横向纵向分别有多少个角点。比如上面给出的棋盘格横向有9个角点，纵向有6个角点。注意角点只
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2024-03-23 09:13:16
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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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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 T恤大小问题工作原理OpenCV中的K值聚类解释函数参数—— cv2.kmeans()仅有一个特征的数据代码演示含有多个特征的数据代码演示颜色量化代码演示 T恤大小问题案例分析：服装厂要生产T恤，需要获得尺寸数据，所以收集一批身高体重信息并且绘在坐标系上。为了便于生产，需要将数据分类。K值聚类可以把所有数据分为N组。工作原理把图中数据分为
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2024-04-25 11:09:44
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1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠
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2024-08-09 16:06:41
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java简单实现聚类算法 第一个版本有一些问题，，（一段废话biubiu。。。），，我其实每次迭代之后（在达不到收敛标准之前，聚类中心的误差达不到指定小的时候），虽然重新算了聚类中心，但是其实我的那些点并没有变，可是这个程序不知道咋回事每次都把我原先随机指定的聚类中心给变成了我算的聚类中心；怎么用，按照指示来就行了，不用读文件（源码全都是可以运行，不足之处还望批评指正）输出的
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2023-06-13 21:29:48
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目的实现将K均值聚类算法用于图像的分割（以下采用一张比较常见的图片,这张图片即为下面使用的test1.png，当然，也可采用别的图片，用小黄人做实验只是因为效果比较OK）k均值聚类结果受到所选聚类中心的个数K和其初始位置以及模式样本的几何性质及读入次序等的影响。实际应用中需要试探不同的K值和选择不同的聚类中心起始值。道理是这样，但是我们是直接用MATLAB里面的kmeans函数（用 help(‘k
谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。它是有用且易于实现的聚类方法。 什么是谱聚类？给你若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权
kmeans简介kmeans是机器学习中的一种聚类算法，简单来说就是把在一个区域中的点进行分类，分类的类别由自己定。具体的数学原理大家可以在很多的blog中学习，在这里主要介绍opencv中python的实现。在这里给大家一个非常直观的链接https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/大家可以访问该网址。里面由D
