并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 对图像数据进行聚类并显示每个像素的簇标号 最后显示分割后的图像 如下图所示 可以看出图像可以明显的聚...
在遥感地学领域中,K-means聚类算法被广泛应用于图像分类、土地覆盖分类以及变化检测等任务。该算法通过对遥感图像的像素值进行处理,将每个像素视为一个多维特征向量,然后根据其光谱特征将其分配到预设的类别中。 本文采用Landsat 7影像作为演示数据,利用K-means进行聚类分析,采用CH分数确定最佳聚类数。 2 数据导入 主要...
K-means算法是很典型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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。本任务利用K-means算法对图片像素点进行聚类。 通过本任务,您将掌握以下内容: 1、理解K-means聚类算法核心思想。 2...
plt.subplot(3,2,subplot_counter) kmeans_model=KMeans(n_clusters=t).fit(X) fori,linenumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[l],marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([0,10]) plt.ylim([0,10]) sc_score=silhouette_score(X,kmeans_model.labels_,metric...
识别图片主色调这个,网上貌似有几种方法,不过,最准确,最优雅的解决方案还是利由于使用php来写图片主色调识别功能太麻烦了,所以我给大家介绍利用利用k-means聚类算法识别图片主色调方法,比php要己100倍哦。 识别图片主色调这个,网上貌似有几种方法,不过,最准确,最优雅的解决方案还是利用聚类算法来做。。。 直接上...
简介:ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_pred) plt.xlim([0, 10]) plt.ylim([0, 10]) plt.title('Instances') plt.scatter(x1, x2) ...
K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster),具体算法描述如下: 1、 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为 。 2、 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例i,计算其应该属于的类 对于每一个类j,重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数, ...
分别取k=2和3,利用k-means聚类算法对以下的点聚类:(2,1),(1,2),(2,2),(3,2),(2,3),(3,3),(2,4),(3,5),(4,4),(5,3),并讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响 答案 你这个文章的.相关推荐 1分别取k=2和3,利用k-means聚类算法对以下的点聚类:(2,1),(1,2),(2,2),(3...
1 Canopy算法配合初始聚类 1.1 Canopy算法配合初始聚类实现流程 1.2 Canopy算法的优缺点 优点: 1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比,将较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰。 2.Canopy选择出来的每个Canopy的centerPoint作为K会更精确。 3.只是针对每个Canopy的内做Kmeans聚类,减少相似计算的数量。
本发明公开了一种利用K‑means聚类算法对台区线损率预测计算方法,它包括:步骤1、选取有功供电量X1、无功供电量X2、供电线路总长度X3、供电半径X4和线路总电阻X5作为电气特征参数;步骤2、对电气特征参数的原始数据标准化处理;步骤3、通过电气特征参数来建立台区的性能指标函数PI(i),选取初始聚类中心点和聚类数目K;...