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 ...
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...
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...
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: ...
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): ...
颜色量化是减少图像中颜色数量的过程,这样做的一个原因是减少内存,某些设备可能具有限制,使得它只能产生有限数量的颜色,在那些情况下,也执行颜色量化,这里我们使用k均值聚类进行颜色量化。 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
K-means算法是经典的基于划分的聚类方法 K-Means是线性分类器,对于线性不可分数据就会失效 1、基本思想 以空间中的k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类,类别数为k。不断迭代,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2、最终的k个聚类具有以下特点 ...
Kmeans算法一般步骤如下: 1、输入样本数据集合和用户指定的类别数K。 2、分配类别初始化中心点的位置(随机或指定)。 3、将每个样本点放入离它最近的聚类中心所在的集合。 4、移动聚类中心点到它所在集合的中心。 5、转到第3步,直到满足给定的收敛条件。
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