其次不同的是,结束条件,上述算法步骤的结束条件时判断各类别中的样本是否发生改变,而KMeans接口中的结束条件是类似于利用损失函数:$||Means{old}-Means{new}||$,该式子的意思是计算旧类中心点于新类中心点的距离,如果该距离小于给定的值$\epsilon$,则结束,输出类别。 上述样本点的构建及可视化的代码如下 import...
0) print(img.shape)#获取图像高度、宽度和深度rows, cols = img.shape[:]#图像二维像素转换为一维data = img.reshape((rows * cols, 1))data = np.float32(data)#定义中心 (type,max_iter,epsilon)criteria =
fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportpandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号defreadFile(path): df=pd.read_csv(path)returndf if__...
1.算法模型 聚类是将本身没有类别的样本聚集成不同类型的组,每一组数据对象的集合都叫做簇。聚类的目的是让属于同一个类簇的样本之间彼此相似,而不同类簇的样本应该分离。图1表示聚类的算法模型图。 聚类模型的基本步骤包括: 训练。通过历史数据训练得到一个聚类模型,该模型用于后面的预测分析。需要注意的是,有的...
1.算法模型 聚类是将本身没有类别的样本聚集成不同类型的组,每一组数据对象的集合都叫做簇。聚类的目的是让属于同一个类簇的样本之间彼此相似,而不同类簇的样本应该分离。图1表示聚类的算法模型图。 聚类模型的基本步骤包括: 训练。通过历史数据训练得到一个聚类模型,该模型用于后面的预测分析。需要注意的是,有的...
在某些迭代中,一旦每个簇中心的移动小于criteria.epsilon,算法就会停止–attempts表示重复试验kmeans算法的次数,算法返回产生最佳紧凑性的标签–flags表示初始中心的选择,两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS–centers表示集群中心的输出矩阵,每个集群中心为一行数据 下面使用该方法对灰度图像颜色...
) Remp(f))>ϵ}=0, ϵ>0定义VC-Entropy H(ϵ,n)H(\epsilon,n)H(ϵ,n)之后,可以得到依概率双边一致收敛(这个比单边一致收敛更...;limnH(ϵ,n)=0, ϵ>0这一讲的目标是给出这个充要条件的充分性部分证明,让大家对ERM的一致性有更深刻的理解。 定理 P{supf∈F(∣R(f ...
\begin{aligned}SSE&=\sum_{i=1}^{k}{\sum_{x\epsilon C_i}{(x-\mu_i)^2}}\\\mu_i&=\frac{1}{|C_i|}\sum_{x\epsilon C_i}{x}\end{aligned} 4. python脚本 调用sklearn包里的K-Means算法来实现 完整版脚本,直接运行即可