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...
本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们...
K-Means的本质就是画圈:所以K-Means是一种聚类算法,而且可以画K个圈圈分成K种类别奥。 K-Means聚类是自发、自愿:所谓物理类聚、人以群分,所以K-Means是一种非监督的学习方法。 K-Means主要用来对已有数据做聚类。 K-Means是啥意思? 我们大概了解了K-Means是一种无监督的聚类算法,主要是对已有数据进行“画圈”...
algorithm:k-means 的实现算法,有“auto” “full”“elkan”三种。一般来说建议直接用默认的"auto"。简单说下这三个取值的区别,如果你选择"full"采用的是传统的K-Means 算法,“auto”会根据数据的特点自动选择是选择“full”还是“elkan”。我们一般选择默认的取值,即“auto” 。 在创建好 K-Means ...
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似。
简介:Python利用K-Means算法进行图像聚类分割实战(超详细 附源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 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 ...
直播案例K-Means的Python实现及在图像分割和新闻聚类中的应⽤K-Means 是⼀种最经典和常⽤的聚类⽅法。它通过多轮迭代的⽅式不断更新不同类样本的中⼼，计算样本到每个中⼼的距离，然后更新样本所属的类。最终能够把样本划分到 K 个类中。本案例中，我们⾸先使⽤ Python 实现 K-Means 算法，...
K-Means聚类是最常用的无监督机器学习算法之一。顾名思义,它可用于创建数据集群,从本质上将它们隔离。 现在,我们将做一个简单的示例,将文件夹中的图像进行分离,该文件夹既有猫也有狗的图像。并且将创建两个单独的文件夹(群集),我们将介绍如何自动确定K的最佳值。
K-means分割后: 附上代码: 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;voidKmeans(Mat&img,Mat&r){//定义图像分割颜色Scalar color[]={Scalar(0,0,255),Scalar(0,255,0),Scalar(255,0,0),Scalar(0,255,255),Scalar(255,0,255...
图像分割k'-means是对k-means算法的一种改进,它引入了竞争惩罚学习机制,可以在无监督的情况下确定聚类数目.本文提出了两种新的基于频率敏感差异度量的k'-means算法,新算法利用竞争惩罚学习机制确定聚类数目.针对一组合成数据进行对比实验,结果表明新的k'-means算法可以成功地对数据集进行分类.最后,本文将新算法应用于...