通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,过多则可能产生过拟合。 初始质心的选择对KMeans算法的结果有一定影响。可以通过设置in...
print("使用切比雪夫距离聚类开始。。。") estimator = KMeans(n_cluster=5, algorithm=chebyshev_distance) # 默认是使用欧式距离计算 # 使用训练集来聚类,找到每个种类对应的簇中心 estimator.fit(x_train) # 根据训练好的结果,对整个图像进行聚类 y_predict = estimator.predict(img) # 将聚类结果显示 image ...
def calculateBCSS(X, kmeans): _, label_counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts = True) diff_cluster_sq = np.linalg.norm(kmeans.cluster_centers_ - np.mean(X, axis = 0), axis = 1)**2 return sum(label_counts * diff_cluster_sq) WCSS = kmeans.inertia_ BCSS = calcula...
from sklearn.cluster import KMeans # 构建kmeans算法模型 model = KMeans(n_clusters=16, n_init=100, n_jobs=-1) # 开始训练 model.fit(data) """ KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=16, n_init=100, n_jobs=-1, precompute_distances='...
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...
对图像数据进行聚类并显示每个像素的簇标号 最后显示分割后的图像 如下图所示 可以看出图像可以明显的聚为三个簇 也就是三种颜色 大致可以分为三类 部分代码如下 import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport PIL.Image as Image%matplotlib inlineimg=Image.open('le...
打印部分人脸图片如下 统计每个标记数量如下 对一张照片进行kmeans聚类结果如下 可见把图像聚成两类 部分代码如下 # -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef restore_image(cb, cluster, shape):row...
各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Pytho...
直播案例K-Means的Python实现及在图像分割和新闻聚类中的应⽤K-Means 是⼀种最经典和常⽤的聚类⽅法。它通过多轮迭代的⽅式不断更新不同类样本的中⼼,计算样本到每个中⼼的距离,然后更新样本所属的类。最终能够把样本划分到 K 个类中。本案例中,我们⾸先使⽤ Python 实现 K-Means 算法,...
如下图所示的一朵花,可能花瓣有不同的颜色,我们需要将不同颜色的花瓣分别分割。这就要使用到KMeans聚类的思想,将颜色相近的像素聚类在一起。 import cv2 as cv frommatplotlibimport pyplot as plt import os from glob import glob from sklearn.cluster import KMeans ...