plt.show() 由于后续用于进行高维数据的聚类以及分析,我这里的话对这个函数进行了封装及可视化的一些修改,目的就是获取出来高维特征的时候两两之间的聚类二维图像(这个高维的话最好也别太高维,画出来的两两图像是C_N^2个数的): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import ...
这样就可以得到一个比较清晰的图像了,截图如下,这里图形进行了放大,所以显示出来有部分没有显示: 这里找到了一种提高时间效率的方法,书中给出的DBSCAN提高时间效率的方法是利用空间索引,这里查到一种RTree的方法,但是实现代价比较昂贵,而且不知道如何实现,下载了RTree实现的源代码有时间学习学习这一个数据结构~ 这里存...
三、实验仿真 在实验中使用了两个测试数据集,数据集的原始图像如下: (数据集1) (数据集2) 数据集1相对比较简单。显然我们可以发现数据集1共有两个类,数据集2有四个类,下面我们通过DBSCAN算法实现数据点的聚类: MATLAB代码 主程序 %% DBSCAN clear all; clc; %% 导入数据集 % data = load('testData.txt'...
三、实验仿真 在实验中使用了两个测试数据集,数据集的原始图像如下: (数据集1) (数据集2) 数据集1相对比较简单。显然我们可以发现数据集1共有两个类,数据集2有四个类,下面我们通过DBSCAN算法实现数据点的聚类: MATLAB代码 主程序 %% DBSCAN clear all; clc; %% 导入数据集 % data = load('testData.txt'...
分割图像中的像素点,按颜色或纹理将图像区域划分为不同簇。 在卫星影像中识别建筑物、森林和水域等区域。 3. 文本和文档聚类: 使用文本嵌入(如 Word2Vec 或 BERT 向量)对语义相似的文档分组。 噪声点可以用于识别异构或离群的文本内容。 完整案例 咱们基于城市热点区域识别的案例,结合 DBSCAN 聚类算法,对城市中...
在实验中使用了两个测试数据集,数据集的原始图像如下: (数据集1) (数据集2) 数据集1相对比较简单。显然我们可以发现数据集1共有两个类,数据集2有四个类,下面我们通过DBSCAN算法实现数据点的聚类: MATLAB代码 主程序 %% DBSCAN clear all; clc; %% 导入数据集 ...
聚类分析(Clustering Analysis)是一种将数据对象分成多个簇(Cluster)的技术,使得同一簇内的对象具有较高的相似性,而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习(Unsupervised Learning)中广泛应用,常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域 ...
图像分割:在图像处理中,DBSCAN可以用于图像分割任务,将图像中的像素点根据颜色、纹理等特征划分为不同的区域。 注意:由于问题描述中未要求具体的代码实现,因此这里未提供代码片段。如果需要查看DBSCAN算法的Python实现,可以参考scikit-learn库中的DBSCAN类。
2.7、Kmeans图像压缩 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np plt.figure(figsize=(8,4)) # 加载图片显示原图 pixel = plt.imread('11-bird.png') plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(pixel) # 聚类运算,压缩图片 ...
1importnumpy as np2importpandas as pd3fromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering4importmatplotlib.pyplot as plt5importnumpy as np6fromscipyimportndimage7frommatplotlibimportpyplot as plt8fromsklearnimportmanifold, datasets91011#In[2]:12#1797个样本,每个样本包括8*8像素的图像和一个[0, 9]整数的标...