1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 3) 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。 DBSCAN的主要缺点有: 1)如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大...
聚类分析算法无法实现 "图像分割"。 聚类分析是一种无监督学习方法，目的是对一组样本数据进行分组，使得组内的样本相似度尽可能高，组间的样本相似度尽可能低。其常用于客群分类、目标追踪、数据降维等领域。然而，对于图像分割这一问题，聚类分析算法并不是一个理想的选择，因为图像分割需要对图像中的...
a遥感图像的计算机分类是模式识别技术在遥感技术领域中的具体应用。本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 正在翻译,请等...
利用掩码矢量量化实现高效DNN压缩和加速 | 矢量量化(VQ)是一种硬件友好的DNN压缩方法,可降低硬件加速器的存储成本和权重加载数据宽度。然而,传统的VQ技术由于重要权重没有得到很好的保留而导致精度损失显著。为了解决这个问题,提出了一种称为MVQ的新方法,旨在用有限数量的码字更好地近似重要权重。在算法层面,我们的方法...