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...
n_clusters=2):# 将图像转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将图像数据转换为二维数组h,w=gray.shape[:2]img_array=gray.reshape((-1,1))# 使用KMeans进行聚类kmeans=KMeans(n_clusters=n_clusters)labels
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 复制 ab=lab_he(:,:,2:3);ab=im2single(ab);nColors=3;%重复三次聚类,避免局部最优 pixel_labels=imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标...
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 ab = lab_he(:,:,2:3);ab = im2single(ab);nColors = 3;% 重复三次聚类,避免局部最优pixel_labels = imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 1. 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标注图像中...
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; ...
第一步:初始化聚类中心; 第二步:给聚类中心分配样本 第三步:移动聚类中心 第四步:停止移动 K-means算法的步骤 注意:K-means算采用的是迭代的方法,得到局部最优解 通过K-means算法原理,可知K-means的本质是物以类聚。 K-means的本质是物以类聚
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...
- 图像分割:将图像中的像素点聚类成不同的区域。 - 客户细分:根据客户的行为和特征将客户分成不同的群体。 - 文档聚类:将文档根据其内容聚类成不同的主题类别。 K-means算法是一种简单且有效的聚类算法,在许多领域都有广泛的应用。通过调整簇的数量K和理解算法原理,可以更好地利用K-means算法对数据进行聚类分析...
聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类(K-means),因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。 1. 输入数据一般需要做缩放,如标准化。...我个人倾向于后者的看法,K均值虽然易懂,但效果一般,如果多次运行的结果都不稳定,不建议使用K均值。
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...