因此,通过随机生成获得z数据,它是一个大小为(50, 1)的数组,值的范围是0到255,将z重塑为列向量后画出以下图像: 现在应用OpenCV的KMeans函数。在此之前,需要指定停止标准,本次设置的标准是迭代运行10次算法或达到 精度时,就停止算法并返回结果。 # define cirteria = (type, max_iter=10, epsilon=1.0) cert...
k-均值算法(英文:k-means clustering)源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-均值聚类的目的是:把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个...
//使用KMeans /* labels中放的是执行kmeans算法后sample中簇的索引,KMEANS_PP_CENTERS 算法决定簇的初始中心,否则就是采用随机值的方法决定初始中心。 如果flags是CV_KMEANS_USE_INITIAL_LABELS,则需要初始化labels,就是初始指定点的分类。 */ kmeans(points, numCluster, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS ...
然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次,取其中最好的一次作为最后的结果,最后将不同的类用不同的颜色显示出来。 代码语言:javascript 复制 // kmeans.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include"stdafx.h"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/core/...
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 1. 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。 2. nclusters(K) :结束条件所需的簇数 3. criteria :这是迭代终止条件。满足此条件
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。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): ...
理解k - means聚类 目标 在这一章中,我们将了解k - means聚类的概念,它是如何工作等。 理论 我们将这个处理是常用的一个例子。 t恤尺寸问题 考虑一个公司要发布一个新模型的t恤。 显然他们将不得不制造模型满足人们各种尺寸的大小不同。 所以公司的数据甚至身高和体重,并把它们放到图,如下: ...
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() ) ...
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...
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