K-means算法的基本思想是: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。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心; (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的...
from sklearn.cluster import KMeans # 初始化KMeans聚类器 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 对图像数据进行聚类 kmeans.fit(img_data) 根据聚类结果为每个像素分配对应的类别标签: 聚类完成后,可以使用predict方法获取每个像素点的类别标签。 python # 获取每个像素点的类别标签 labels = kmeans.predict(i...
统计每个标记数量如下 对一张照片进行kmeans聚类结果如下 可见把图像聚成两类 部分代码如下 # -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef restore_image(cb, cluster, shape):row, col, dummy = sh...
图像分割是将图像分割成多个不同区域(或片段)的过程。目标是将图像的表示变成更容易和更有意义的图像。 在这篇博客中,我们将看到一种图像分割方法,即K-Means Clustering。 K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性...
导入图片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.
#重新寻找聚类中心 centroid_sum = np.zeros((centroid_num, 3)) # 记录属于每个中心的向量的和 vector_nbr = np.zeros(centroid_num) # 记录属于每个向量中心的向量的个数 for index, vector in enumerate(vector_set): group = int(group_tag[index] - 1) ...
Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程 功能描述: 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 相关阅读: Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码: 代码运行时间较长,约10分钟左右。
=== 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 代码运行时间较长,约10分钟左右。 原始图像: 中间过程: 最终效果: 教学大纲 课件
该算法是一种使用kmeans原理对输入的彩色或灰度图像进行聚类的全自动方法,但是在这里,您无需指定聚类数或任何初始种子值即可开始迭代,该算法会自动查找聚类数和聚类中心. 这是在不知道聚类数量的情况下对图像进行聚类的一种非常快速的实现。 1. 将灰色(单通道(0-255)
遥感图像的计算机分类是模式识别技术在遥感技术领域中的具体应用。本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 选择语言:从 到...