5、重新分配 reallocation 重复第4步，计算每个数据到新centroid的距离，根据距离远近再次分配所属的cluster 6、不断的重复 recalculate和reallocation的过程，知道得到的centriods不在变化/移动为止 （convergence）。二、evaluate clustering performance 看WGSS-BGSS rartio, 这个ratio越小说明聚类效果越好，公式如下：公式...
K-means算法和矢量量化 语音信号的数字处理课程作业——矢量量化。这里采用了K-means算法,即假设量化种类是已知的,当然也可以采用LBG算法等,不过K-means比较简单。矢量是二维的,可以在平面上清楚的表示出来。 1. 算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化。算法主要包括以下几个步骤 初始化:载入训练数据...
此数字矩阵M*N就作为计算机处理的对象了,灰度级一般为0~255(8bit量化)。如果量化等级为2,则将使用两种灰度级表示原始图像的像素(0~255),灰度值小于128的取0,大于等于128的取128;如果量化等级为4,则将使用四种灰度级表示原始图像的像素,新图像将分层为四种颜色,0~64区间取0,64~128区间取64,128~192区间的取1...
王陈,孟宪昱,于瀛洁等.三维微纳米台阶高精度光学显微测量量化表征[J].光学精密工程,2022,30(06):651-658. https://ope.lightpublishing.cn/thesisDetails#10.37188/OPE.20223006.0651 监制| 臧春秀,赵阳 编辑| 赵唯 欢迎课题组投稿——新闻...
在Kmeans算法中最终聚类数量K的选择主要通过两个方法综合判断: Elbow Method这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂,则k是选择的类似肘部的值。从这个肘值开始,平方和(惯性)开始以线性方…
再比如，聚类可以用于降维和矢量量化，可以将高维特征压缩到一列当中，常常用于图像、声音和视频等非结构化数据，可以大幅度压缩数据量。聚类算法与分类算法的比较:K-Means详解 1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的...
比如在商业中,如果手头有大量的当前和潜在客户的信息,可以使用聚类将客户划分为若干组,以便进一步分析和开展营销活动。再比如,聚类可以用于降维和矢量量化,可以将高维特征压缩到一列当中,常常用于图像、声音和视频等非结构化数据,可以大幅度压缩数据量。 聚类算法与分类算法的比较:...
在将K-means 聚类应用于量化投资之前,有必要知道它的不足。具体来说,特别是针对金融数据,它有以下四点不足之处: 金融数据信噪比太低,这意味着价格序列中有很多噪声。由于 K-means 是硬聚类,因此每个观测点都被迫分到一个簇中,因此噪声对聚类结果的影响不可忽视。
KMeans算法的作者是MacQueen， KMeans的算法是对数据进行分类的算法，采用的硬分类方式，是属于非监督学习的算法；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。参数控制 聚类的颜色数量, 第一张图片是3个颜色, 其他是10个颜色 技能...
通过k-means进行图像量化压缩--python实现 image.png 逻辑梳理 对于电脑来说,每种颜色都会有一个对应RGB值,比如黑色是[0,0,0],白色是[255,255,255],所以RGB模式下,最多可以区分16581375(255的三次方)种颜色。 另外我们知道,一张图片的大小与分辨率正相关,但其实也与图片颜色的复杂度是正相关的,相同分辨率的...