拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap) K-means 的优化 K-means 算法也有缺陷,首先容易受到初值和利群点的影响,导致每次的结果不稳定,结果通常不是全局最优,而是局部最优;其次,无法解决数据量差异比较大的情况(如某一类是另一类数量的几十倍几百倍)。因此在做 K-means 聚类算法时,调优通常可以通过以下几点实现: ...
KMeans与谱聚类 K-Means实现 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefDataSet():data=np.loadtxt('data.txt',dtype=np.float32)returndata# 欧氏距离计算defdistEclud(x,y):returnnp.sqrt(np.sum((x-y)**2))# 计算欧氏距离# 为给定数据集构建一个包含K个随机质心的集合defrandCent(data,k):m,n=...
保留满足指定灰度阈值的粗分割区域;采用Kmeans聚类方法对粗分割图像中的指定粗分割区域进行细分割;根据指定形态学特征对细分割图像进行假阳性区域滤除;将真阳性区域图像中的真阳性区域标记在对显著性图像进行乳腺轮廓分割处理后的图像中,获得标记出了病变区域的乳腺图像.利用Kmeans聚类方法对病变区域进行二次分割,得到...
基于谱聚类与K-means结合的乳腺病变区域的识别方法与装置专利信息由爱企查专利频道提供,基于谱聚类与K-means结合的乳腺病变区域的识别方法与装置说明:本申请提供了一种基于谱聚类与K‑means结合的乳腺病变区域的识别方法与装置,通过对原始乳腺图...专利查询请上爱企