%% K-Means Clustering for Comparison[kidx,KCenters] = kmeans(X,k);figureset(gcf, 'Position', [150, 50, 700, 400])subplot(2,3,1)gscatter(X(:,1),X(:,2),kidx);title('K-Means')hold on;plot(KCenters(:,1...
简介:【图像分割】基于区域生长算法和Kmean聚类算法实现图像分割附matlab代码 1 简介 区域生长算法的基本思想是将具有相似性质(例如,颜色,亮度,纹理)的像素集合起来构成区域。具体实现时先确定一组种子像素作为生长的起点, 再将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来...
beer['cluster_db'] = labels # 在数据集最后一列加上经过DBSCAN聚类后的结果 beer.sort_values('cluster_db') #注:cluster列是kmeans聚成3类的结果;cluster2列是kmeans聚类成2类的结果;scaled_cluster列是kmeans聚类成3类的结果(经过了数据标准化) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
m-ISODATA、k-means和HAC(层次聚类)是常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的群集。这些算法可以用于生成和削减场景,具体步骤如下: 场景生成: a. 选择合适的特征向量表示场景数据。 b. 对数据集应用聚类算法,如m-ISODATA、k-means或HAC。 c. 根据聚类结果,将数据集划分为不同的群集,每个群集代表一个场景。
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K-means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的K类别,采用距离作为相似性的评级指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度越大。 kmeans流程 算法过程: 从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类质心。