图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。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 ...
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...
聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y,并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星,聚类后结果是一个个星团,星团里面的点相互距离比较近,星团间的星星距离就比较远了。 在聚类问题中,给我们的训练样本是 ,每个 ,没有了y。 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...
在机器学习和数据挖掘领域,K-means 算法的目标是将 n 个观测值分配到 k 个聚类中,使得每个观测值都属于距离其最近的质心(即集群中心)所在的聚类,同时所有质心是各个聚类中所有点的均值。 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...
ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能) 输出结果 设计思路 1、使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。 2、绘制30个数据样本的分布图像。 3、测试9种不同聚类中心数量下,每种情况的聚类质量,并作图。
1、使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。 2、绘制30个数据样本的分布图像。 3、测试9种不同聚类中心数量下,每种情况的聚类质量,并作图。 实现代码 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.clusterimportKMeans fromscipy.spatial.distanceimportcdist ...
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
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 是⼀种⾮常简单的聚类算法(聚类算法都属于⽆监督学习)。给定固定数量的聚类和输⼊数据集，该算法试图将数据划分为聚类，使得聚类内部具有较⾼的相似性，聚类与聚类之间具有较低的相似性。算法原理 1. 初始化聚类中⼼，或者在输⼊数据范围内随机选择，或者使⽤⼀些现有的训练样本(推荐)2. ...