K-means++算法基本原则:选择初始聚类中心时要保证聚类中心之间的距离尽可能远; K-means++算法的实现:对原K-means算法的第一步进行优化,先随机选择一个聚类中心,然后计算各个数据点到这个聚类中心的距离,距离越远被选做聚类中心的概率越大,最后用轮盘法(依据概率大小抽选)来选取下一个聚类中心,然后重复这一操作,直...
聚类算法是一种常用的数据分析和模式识别方法,用于将数据集划分为若干个相似的子集,每个子集称为一个簇。模糊聚类算法是一种基于模糊理论的聚类方法,具有较好的鲁棒性和灵活性,因此在许多领域得到了广泛的应用。 传统的模糊C均值聚类算法 模糊C均值聚类算法是最早和最常用的模糊聚类算法之一。该算法通过最小化目标函数...
本发明涉及一种基于PCA和FCM聚类算法的三维模型可逆水印嵌入及提取方法。本发明在结合传统的嵌入水印方法,并在此基础上进行创新优化,使其效率大大提高。本发明通过传统的PCA算法对三维模型进行坐标系重构,再通过FCM聚类对顶点进行分块处理,通过分组多次嵌入水印,来达到发明目的。实验结果证明该方法能有效地对三维模型进行...