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k-means聚类算法图像分割 评分:

运用K-means算法进行图像分割, K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 公式 影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后,J的值没有发生变化,说明算法已经收敛。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束 具体如下: 输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]….data[n],分别与c[0]…c[k-1]比较,假定与c[i]差值最少,就标记为i; (3) 对于所有标记为i点,重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数; (4) 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。 折叠工作原理 K-MEANS算法的工作原理及流程 K-MEANS算法 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。
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2018-04-18 上传大小:307B
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liuhaha12345 不错 值得学习
2019-05-13
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