K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心; (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的...
K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。 算法步骤 K-Means 容易受初始质心的影响;算法简单,容易实现;算法聚类时,容易产生空簇;算法可能收敛到局部最小值。 通过聚类可以实现:发现不同用户群体,从而可以实现精准...
使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 相关阅读: Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码: 代码运行时间较长,约10分钟左右。 原始图像: 中间过程: 最终效果:
本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 正在翻译,请等待... [translate] ...