C 均值 (C-means) 算法是一种很常用的聚类算法,其基本思想是,通过迭代寻找 c 个聚类的一种划分方案,使得用 c 个聚类的均值来代表相应各类样本时所得到的总体误差最小。C 均值方法有时也被称作 k 均值 (k-means) 方法 C均值算法步骤 在C-Means算法中,簇的个数C是一个超参数,需要我们人为输入来确定。C-...
ret, label, center = cv2.kmeans(Z, 2, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) # None seperate the data, note the flatten() A = Z[label.ravel()==0] B = Z[label.ravel()==1] # plot the data plt.scatter(A[:, 0], A[:, 1], c='r') plt.scatter(B[:, 0], B...
img = cv.imread('home.jpg') Z = img.reshape((-1,3))# 将数据转化为np.float32Z = np.float32(Z)# 定义终止标准 聚类数并应用k均值criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0) K =8ret,label,center=cv.kmeans(Z,K,None,criteria,10,cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS...
kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。 API介绍 double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() ) 参...
OpenCV 提供了函数 cv2.kmeans()来实现 K 均值聚类。函数语法格式为: retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts,flags) 其中: data 表示输入的待处理数据集合,应是np.float32类型,每个特征放在单独的一列中。
官方源代码中有一点瑕疵,高斯分布产生的随机点points的坐标可能出现负数或大于500的数。如横坐标均值是0,方差是25,那么横坐标随机值中会出现负数。 修改了两处:随机数生成种子是时间、随机点points坐标保证在500*500以内。 【知识点1】聚类函数 double kmeans( Input
OpenCV中的K-Means聚类 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是**np.float32**数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。
OpenCV 提供了cv2.kmeans( samples, nclusters(K), criteria, attempts, flags ) 函数用于颜色聚类。 1.样本:应为np.float32数据类型,并且每个特征应放在单列中。 2. nclusters(K):最后需要的簇数 3. criteria:迭代终止准则。当满足该标准时,算法迭代停止。实际上,它应该是一个包含 3 个参数的元组。它们是...
3.centers: 这是聚类中心的数组 现在我们用三个例子看看怎么应用K-Means算法 1.只有一个特征的数据 你有一个只有一个特征或者一个维度的数据集,比如,我们你只能用人的身高来决定T恤的尺寸。 所以我们创建数据并用Matplotlib绘制: import numpy as np
flags:该标志用于指定初始中心的采用方式。通常会使用两个标志:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS retval:它是从每个点到它们相应中心的平方距离之和 bestLabels:这是标签数组 centers:这是一组聚类中心 Data with Only One Feature 假设只有一个特征的数据,即一维的,我们可以采用我们的T恤问题,只...