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(K-means)的基本步骤如下: 随机选取 k 个点作为分类的中心点。 将每个数据点放到距离...
epsilon - 要求的准确性 attempts:重复试验kmeans算法次数,将会返回最好的一次结果 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 O...
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示: retval, bestLabels, centers = k...
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...
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): ...
使用Python和OpenCV实现的基于K均值算法的图像压缩示例 python k均值聚类算法,K均值聚类算法1.什么是聚类1.1聚类概念:1.2聚类常用的距离判定:1.3聚类目的:2.K均值算法实现过程2.1K是什么?Means是什么?2.2算法基本思想2.3算法步骤2.3.1步骤一2.3.2步骤二2.3.3步骤三2.3.4步
OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分类 理解函数的参数 输入参数:cv2.kmeans(data,K, bestLabels,criteria,attempt,flags) 1. data:应该是np.float32类型的数据,每个特征应该放在一列。 2. K:聚类的最终数目 3. criteria:终止迭代的条件。当条件满足,算法的迭代终止。它应该是一个含有3个成员的元组,它们是...
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
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
OpenCV-Python OpenCV中的K-Means聚类 | 五十八,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