如代码中分析的那样,上述代码只是计算了每个类别的质心在哪里,只算是完成了K-means的第一个步骤,接下来我们进行后续步骤 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromglobimportglob# Dicrease color#引入四个包defdic_color(img):#减色img//=63img=img*64+32returnimg# Databasedefget_DB():# get...
K-Means 聚类算法介绍 | K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种无监督的聚类算法。对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。 聚类和分类的区别 分类属于监督学习,类别是已知的。分类通过对已知数据进行训练,得到模型,再用模...
解决办法:聚类完之后计算一下簇的均方误差,如果某一个簇的均方误差特别大,就可以判断这个簇聚的不对,初值选的不行,把簇中心比较近的合成一类,重新再聚一遍 这种叫做二分K-Means聚类 b)异常点处理 K—Means算法是将簇中所有的均值作为质心,若簇中含有异常点,将导致均值偏离严重。 例如:当有一个数组:1,2,3,...
2.4 无监督学习案例:K平均聚类算法实现 无监督学习对图像进行分类时,可以采用K-Means算法。该算法实现简单,运行速度快,要求事先知道数据所具有的类别数。K-Means时数据最初的随机分类类别会对最终结果产生很大的影响。数据较少时,K-Means算法分类可能会失败。 1. 项目描述 将色彩量化后,图像的直方图作为识别时的特征...
本文来讲讲K平均聚类算法(K-Means Clustering),K Means算法是所有聚类算法中最经典的一种,因为它不断在直觉上容易理解,而且它的计算效率也是非常的高。 原理 在讲K-Means算法前我们先看看,这个算法能做什么。下面有一组数据,我们想要把数据分成若干个类,在某一类当中,这些数据的彼此之间的距离比较近。对于这个大...
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛...
__**___ 日期:2013年5月28日实验内容 1.算法思想(1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;(2)循环(3)到(4)直到每个聚类不再发生变化为止;(3)根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(4)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对...
关于K-均值(k-Means)聚类算法,正确的是( )。 A、k表示算法生成的簇的数目,需要用户事先指定 B、Means的含义是簇中样本的平均值 C、在k-Means中,每一个簇用一个中心(质心)向量表示 D、算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心
简述K-means算法的基本操作步骤(包括算法的输入和输出)。 答案解析 (简答题) 简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。 答案解析 (判断题) K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。 答案解析 (单选题) 以下是哪一个聚类算法的算法流程()。 ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图...
百度试题 结果1 题目K-平均算法属于( )分析方法。 A. 聚类 B. 关联 C. 分类 D. 回归 相关知识点: 试题来源: 解析 [答案]:A [解析]:见教材P115,K-平均算法是一种聚类分析法。反馈 收藏