四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 简单易懂:K-means聚类算法的原理简单,易于理解和实现。 计算速度快:该算法的计算效率较高,适用于大数据集的聚类分析。 可扩展性好:随着数据规模的扩大,K-means聚类算法仍然能够保持较好的性能。 局限性 需要预先设定聚类数目K:K值的选择对聚类结果有很大影响,但往往很...
Step3: 加载K-means聚类算法: 选取聚类中心个数 #加载Kmeans聚类算法km = KMeans(n_clusters= 3)#其中n clusters属性指定了聚类中心的个数为3 Step4: 对像素点进行聚类并输出: 对像素点进行聚类并输出心依据聚类中心,对属于同一聚类的点使用同样的颜色进行标记。 #聚类获取每个像素所属的类别label = km.fit_...
k-means聚类算法是无监督算法,需区分“聚类”与“分类”的差别,作为聚类算法只需知道如何比较不同对象之间的相似度,比如说人可以直观感受到一个事物与另一个事物的相异度,但是计算机需要不具这种直观感受的能力,因此需要对相异度上进行定量定义。通过聚类可把相似度较大的对象归为一类,然后对聚在一个类的对象进行...
在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇的数量K,然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着,算法会遍历数据集中的每个对象,根据对象与各个聚类中心的距离,将每个对象分配给距离它最近的聚类中心。完成一轮分配后,算法会重新计算每个簇的聚类中心,新的聚类中心是该簇所有对象的均值。这个过程会不断重复,直到满足某个...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
1 K-means算法 实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新...
1 简介对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.
图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 ...
Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法,它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。 Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心,然后从该点开始,始终向密度大的方向持续迭代前进,直到到达密度最大的位置。然后在剩下的点里重复以上过程,找到所有簇中心。
function[mu,mask]=kmeans(ima,k) %功能:运用k-means算法对图像进行分割 %输入:ima-输入的灰度图像k-分类数 %输出:mu-均值类向量mask-分类后的图像 ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); mi=min(ima); ima=ima-mi+1; s=length(ima); ...