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...
聚类方法能够应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类算法的效果越好。 1.1 K均值聚类的基本步骤 K均值聚类是一种将输入数据划分为k个簇的简单的聚类算法,该算法不断提取当前分类的中心点(也称为质心或重心),并最终在分类稳定时完成聚类。从本质上说,K均值聚类是一种迭代算法。 K均值聚类算法的基本步骤如下: 1.随...
(1)对于n个点的数据集,迭代计算k from 1to n,每次聚类完成后计算每个点到其所属的簇中心的距离的平方和 (2)平方和是会逐渐变小的,直到k==n时平方和为0,因为每个点都是它所在的簇中心本身(3)在这个平方和变化过程中,会出现一个拐点即“肘”点,下降率突然变缓时可认为是最佳的k值 K值确定—Elbow method...
在第1 步中,可以是随机选取k 个点作为分类的中心点,也可以是随机生成k 个并不存在于原始数据中的数据点作为分类中心点。 在第3 步中,提到的“距离最近”,说明要进行某种形式的距离计算。在具体实现时,可以根据需要采用不同形式的距离度量方法。当然,不同的计算方法会对算法的性能产生影响。 2. K均值聚类模块 ...
(3) K-means算法需要不断地进行样本分类调整 不断地计算调整后的新的聚类中心 因此当数据量非常大时 算法的时间开销是非常大的。 (4)K-means算法对一些离散点和初始k值敏感,不同的距离初始值对同样的数据样本可能得到不同的结果。 2 OpenCV中K均值函数分析: ...
颜色量化是减少图像中颜色数量的过程。这样做的原因之一是减少内存。有时,某些设备可能会受到限制,因此只能产生有限数量的颜色。同样在那些情况下,执行颜色量化。在这里,我们使用k均值聚类进行颜色量化。 这里没有新内容要解释。有3个特征,例如R,G,B。因此,我们需要将图像重塑为Mx3大小的数组(M是图像中的像素数)。
K-均值算法是一个无监督的聚类算法,它使用用户定义的K个中心表示数据的分布。该算法和期望最大算法的区别是其使用的中心不是高斯分布的,因此聚类的结果看上去更像是肥皂泡,因为每个中心都“竞争”着去“捕获”最近的数据样本。这些聚类区域通常被用作稀疏直方图的条从而表示数据。该算法由Steinhaus发明,相关论文为《...
首先,让我们来谈谈K均值聚类。K均值聚类是一种常用的聚类方法,它将数据点分为K个簇,使得每个数据点都属于离它最近的簇中心。在OpenCV中,可以使用`cv::kmeans`函数来实现K均值聚类。该函数需要指定输入数据、簇的个数K、终止条件等参数,并可以输出每个数据点所属的簇标签和簇中心的坐标。 其次,层次聚类是另一种...
以下代码说明:随机产生sampleCount(范围[1,1000])个二维样本,随机产生clusterCount(范围[2,5])个类别,每个类别的样本数据都服从高斯分布,该高斯分布的均值是随机的,方差是固定的。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。
K均值聚类是一种常用的无监督学习算法,它能够将数据集划分为K个不同的类别。在C++中,我们可以结合OpenCV库和Vigra库来实现K均值聚类算法。 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在C++中,可以使用OpenCV的API来处理图像、视频以及进行各种计算...