对于本次的K-Means 聚类算法实验,我收集并整理资料,在充分了解西瓜数据集后,利用python编程语言实现实验的效果,得出结论当K=4时,轮廓系数最大,聚类分类效果最好,即最合理的分类方式是分为4类。同时,这次的实验也加深了我对人工智能和python语言的兴趣。
本实验的目的是通过K-means算法来实现机器视觉的相关任务,如图像分割、图像压缩、目标追踪等,并了解K-means算法在机器视觉中的应用和效果。 K-means算法是一种聚类算法,其基本思想是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇,使得同一个簇内的数据点之间的距离最小化,而不同簇之间的距离最大化。在机器视觉中,K-means...
k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离 四、实验内容 1. 随机生成100个数,并对这100个数进行k-mean聚类(k=3,...
一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境...
二、实验目的 实践所涉及并要求掌握的知识点 1. 了解聚类算法和K-Means的基本概念; 2. 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验。 三、实验内容 实验环境要求 1. MindSpore 1.3 2. 华为云ModelArts 3. PC 64bit 具体实践内容 使用MindSpore实现了对鸢尾花数据集做聚类分析,k-Means算法使用简单的迭代将数据集聚...
模式识别实验报告模式识别实验报告实验三kmeans聚类算法实验三kmeans聚类算法一实验目的一实验目的1加深对非监督学习的理解和认识1加深对非监督学习的理解和认识2掌握动态聚类方法kmeans算法的设计方法2掌握动态聚类方法kmeans算法的设计方法二实验环境二实验环境1具有相关编程软件的pc机1具有相关编程软件的pc机三实验原理三...
图1-3是K-means算法在随机初始化不好的情况下聚类的效果。采用二分K-means聚类得到的效果如图1-4所示。 三、仿真实验 3.1 基于K-means的图像分割 首先对原始彩色图像进行颜色空间转换,从RGB通道转为Lab颜色空间。 然后在二维的ab通道建立图像像素点,如图1-5所示,测试图像大小为300X400,可以得到2X120000的样本集...
实验三报告实验三 Kmeans算法实现直至得到最好的聚类结果首先从n个数据对象任意选择而对于所剩下其它对象分别将它们分配给与其最相似的后再计算每个所获新聚类的聚类中心不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止而各聚类之间尽可能的分开算法的关键在于初始中心的选择和距离公式将数据样本加入与其欧氏距离最短的那个...
K-means算法实验报告 K-means算法,也被称为k-平均或k-均值算法,是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优(平均误差准则函数E),从而使生成的每个聚类(又称簇)内紧凑...