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k-means聚类
k-means聚类
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k-means,c++写的,用于图像处理的代码
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图像kmeans聚类
浏览:84
5星 · 资源好评率100%
这个程序是用VS2010结合Opencv写的一个关于图像Kmeans聚类方法。运行此程序需要进行opencv与VS2010配置。
Opencv Kmeans聚类进行图像颜色聚类分割(绝对有用)
浏览:47
5星 · 资源好评率100%
该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类,达到分割的目的。 编写此函数的目的是:Kmeans2函数的用法有些难掌握,参考资料少,尤其是对图像进行操作的例子少,我找了很久也找不到, 找到的例子也运行不了,今天终于自己搞定了,想给大家分享一下,供大家参考,节省大家利用Kmeans2进行图像方面开发的时间 ,少走一些弯路。 本例子对印章图像sample.bmp进行颜色聚
基于K-means聚类的图像分割
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基于K-means聚类的图像分割步骤,对初学者有很好的帮助
kmeans聚类的opencv实现(处理图像)
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4星 · 用户满意度95%
kmeans聚类算法在opencv中的实现,可实现单幅图像的聚类。将ncluster设置为2,即实现类似于二值化的功能。
K-means聚类
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K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数
详解Java实现的k-means聚类算法
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Java实现的k-means聚类算法详解 k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚类到一起,形成不同的簇。Java语言是实现k-means聚类算法的不二之选。 ...
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
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基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取...
基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法
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针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means聚类算法,以城市经济引力模型为基础,将城市运输距离与居民消费能力的指标相结合,重新定义对象之间...
基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现).rar_ASV聚类_K-Means图像分割_k means_rest
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《基于K-means聚类算法的图像分割在MATLAB中的实现》 图像分割是计算机视觉领域中的基础任务,它旨在将图像划分为多个区域或对象,每个区域具有相似的特征。K-means聚类算法是一种广泛应用的数据分析方法,它通过...
基于k-means聚类方法和DTW算法结合起来分析时间序列类型的用户用电数据源码+项目说明.zip
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传统K-means聚类方法使用欧氏距离进行分类的依据,无法处理长短不一的时间序列数据。基于DTW距离的时间序列聚类算法,与传统的k-means算法相比,能够处理非线性对齐的时间序列,因此适用于更广泛的应用领域。 实验 ...
k-means 聚类
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K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。
k_means聚类
浏览:120
5星 · 资源好评率100%
比较简单的聚类,适合初学者,标注清晰,内容简单。希望学习愉快
K-means聚类程序
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这是k-means的MATLAB程序,主要用于各种数据的聚类等情况
k-means聚类分析
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k-means聚类是一种广泛应用的数据挖掘技术,常用于无监督学习场景,旨在将数据集划分为K个不同的簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。这种算法基于距离度量,如欧几里得距离,以...
k-means聚类 动画演示
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k-means聚类是一种广泛应用的数据挖掘技术,主要目的是将数据集划分为K个互不重叠的类别,每个类别内部的数据点尽可能相似,而类别之间的差异性则尽可能大。这个过程是通过迭代来实现的,直到满足某种停止条件,如...
k-means聚类学习算法matlab源码
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《K-means聚类算法在计算机视觉中的应用与MATLAB实现》 K-means聚类算法,作为一种简单而有效的无监督机器学习方法,被广泛应用于数据挖掘和图像处理领域,尤其是在计算机视觉中,它能够对图像进行自动分类,识别...
深大计软_最优化方法_实验1:K-Means聚类之Python实现手写数字图像MNIST分类
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在本实验中,我们将深入探讨如何使用Python编程语言和K-Means聚类算法来对MNIST数据集中的手写数字图像进行分类。MNIST数据集是机器学习领域的一个经典基准,它包含了大量的0到9的手写数字图像,用于训练和测试图像...
k-means聚类算法
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K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。
K-means聚类算法
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代码很清晰,介绍也比较详细,适合初学者的学习使用,有助于理解
K-means_聚类;k-means_
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实现使用K-means聚类,并画图显示聚类后效果。
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割.zip
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基于 K-means 聚类算法的图像区域分割,首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心,其次计算各个样本到聚类的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累,计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的...
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