前一段发现有人私信我想要k-means算法做图像分割的有关代码,就再回顾下kmeans吧,用python写的。 先放代码, importnumpyasnpdefkmeans(image,num_clusters,seed=0,max_iter=10000):np.random.seed(seed)img=image.reshape(-1,3)index=0clus_value=np.array(np.random.rand(3,num_clusters)*255,dtype=float...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
Python 实现 K-Means 算法，基于⼀份随机数据集，使⽤动画演⽰聚类过程和优化⽬标的变化。然后将 K- Means 应⽤于图像分割问题。最后我们还将使⽤⼀份中⽂新闻数据集，⽤ K-Means 算法进⾏⾃动新闻主题 聚类，并使⽤柱状图和词云图对聚类结果进⾏可视化分析。1 实现 K-Means 算法 K-Means...
本案例中,我们首先使用 Python 实现 K-Means 算法,基于一份随机数据集,使用动画演示聚类过程和优化目标的变化。然后将 K-Means 应用于图像分割问题。最后我们还将使用一份中文新闻数据集,用 K-Means 算法进行自动新闻主题聚类,并使用柱状图和词云图对聚类结果进行可视化分析。 1 实现 K-Means 算法 K-Means 算法的...
正是因为聚类算法的这种特点,它可以解决很多看起来无从下手的任务,比如图像分割、用户画像、异常检测、GPS轨迹数据模式抽取等等;另外,当我们对数据了解比较少的时候,可以先基于一些特征进行聚类,看看各个小组的数据内容有什么特点,也许会有发现。 常见的聚类算法有kmeans,meanshift, DBSCAN,HMM,LDA(Latent Dirichlet Allo...
读入图像建立k-meanss样本; 使用k-means图像分割,指定指定分类数目; 取左上角的label得到背景cluster index; 生成alpha图,然后选取新背景进行合成。 代码如下: # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 as cv image = cv.imread('id\id.jpg') ...
常见的聚类算法包括K-Means算法、谱聚类等 1.2 聚类常用的距离判定: 欧氏距离 曼哈顿距离 余弦距离 1.3 聚类目的: 把不同的数据点按照它们的相似与相异度分割成不同的簇,确保每个簇中的数据都是尽可能相似,而不同簇的数据尽可能相异。 无监督问题:数据没有标签 ...
1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【数据聚类】 3.内容:基于k-means聚类算法实现三维数据分类含Matlab源码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 上传者:qq_59747472时间:2022-07-09 K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用 代码+论文 利用OpenCV实现基于K均值的彩色图像分割,并显示聚类后的灰度图和灰...
可扩展性: 随着计算机硬件和软件技术的进步,K-means算法能够处理大规模数据集,并且可以通过并行计算和分布式计算进一步提高可扩展性。 广泛应用: K-means在许多领域得到广泛应用,包括数据挖掘、图像分割、无监督学习等,是一种通用且灵活的聚类算法。 缺点: