2.使用KMeans算法进行聚类接下来，我们使用KMeans算法对数据进行聚类。我们需要指定要聚类的簇数（这里设置为2），然后调用fit方法对数据进行训练。1python复制代码2# 使用KMeans算法进行聚类3 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)4 kmeans.fit(data)56# 获取聚类结果7 labels = kmeans....
K-means算法属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。 步骤: 1、随机初始化K个聚类中心 2、计算每个样本与k个聚类中心的距离,选择距离最小的聚类中心,将样本划分到这个聚类中心中; 3、计算划分到每个类别中所...
用K-Means 算法对微信页面进行分割。微信开屏图如下所示: 先设定下聚类的流程,聚类的流程和分类差不多 在准备阶段里,我们需要对数据进行加载。因为处理的是图像信息,我们除了要获取图像数据以外,还需要获取图像的尺寸和通道数,然后基于图像中每个通道的数值进行数据规范化。这里我们需要定义个函数 load_data,来帮我们...
在使用opencv-python中的阈值分割图像时,我们通常需要先将图片转成灰度图,然后才能通过阈值将图像进行二类分割。但是在有些场景下,我们需要对图片自动的进行多类分割,这种情况下不需要人为设定阈值,实现了自动化。如下图所示的一朵花,可能花瓣有不同的颜色,我们需要将不同颜色的花瓣分别分割。这就要使用到KMeans聚类的...
init : {‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray} 表示的是对需要聚类的数据的初始化的方法,默认的方法是’k-means++’. 初始化的方法有三种:k-means++,random,或者是一个数组。 k-means++能智能的选择初始聚类中心进行k均值聚类,加快收敛速度。
聚类算法换位K-means,只需将聚类部分代码换为: 1 2 kmeans = KMeans(n_clusters=ncomp,random_state=0) Labels = kmeans.fit_predict(X) 1 2 3 4 5 6 7 8 #高斯滤波 可平滑噪声 #替换即可 img =SKimg.imread(imgpath) img[:,:,0] = gaussian_filter(img[:,:,0], sigma=1) img[:,:,1...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法 2.2 算法基本思想 以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,通过迭代的方法逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2.3 算法步骤 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离...
KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) n_samples=300:生成300个数据点。
sklearn 库是最为常用且经典的机器学习库,里面封装了许多机器学习算法,此篇文章使用此库中的 KMeans 算法,从而实现图像的聚类分割。 本文不讲理论,只谈应用。 引入...