https://blog.csdn.net/zjc_game_coder/article/details/78595833Kmeans算法的基本思想：看如下图：解决小样本、非线性及高维模式识别问题低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解...

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法。这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码。下面是MATLAB代码，实现用k-means进行切割：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%功能：实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割。时间：2015-0...

Assistance.java 辅助类，功能详见凝视packageKMeans;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;importorg.apache.hadoop.fs....

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuAug1118:54:122016@author:Administrator"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn...

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportnumpyasnpX,labels=make_blobs(100,centers=1)fromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.utilsimportshuffleimportmahotasasmhoriginal_img=np.array(mh.imread('Pengui...

 importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotaspltx1=np.array([1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9])x2=np.array([1...

#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltcluster1=np.r...

在“K-means算法的matlab程序（初步）”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现，下面的程序最终的目的是求准确度。作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/iris_data.txt5.13.51.40.2...

 　　K-Means算法是无监督聚类算法，它有很多变体。包括初始化优化K-Means++，距离计算优化elkanK-Means算法和大样本优化MiniBatchK-Means算法。 　　K-Means算法思想：按照样本之间距离大小，将样本划分为K个簇。让簇内点尽量连在一起，簇间的距离尽量的大。　　(...

#本文PDF版下载C#下实现的K-Means优化[1]-「离群点检测」在上一篇博文中,我和大家分享了「C#下实现的多维基础K-MEANS聚类」的[C#下实现的基础K-MEANS多维聚类-xlxw-博客园].在上篇文章中使用的是最传统的K-Means均值聚类方法,在上文中只是介绍了有一些能优化的方法但是没有具体的讲怎么去...

#本文PDF版下载 C#下实现的基础K-MEANS多维聚类PDF #本文代码下载基于K-Means的成绩聚类程序最近由于上C#课的时候，老师提到了-我们的课程成绩由几个部分组成.分别是「最终作品展示」「小组合作聊天记录评分」「组内成员匿名互评」「报告书评分」这四项综合评价.老师希望我能够通过这四个项...

2017-12-3119:08:37k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的目的是：把样本划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题在计算上是困难的（NP困难），不过存在高效的启发式算...

   利用Meanshiftfilter和canny边缘检测的效果，可以实现简单的图片的卡通化效果。简单的说，就是用Meanshiftfilter的结果减去canny算法的结果得到卡通化的效果。 代码如下：#include<opencv2/core/core.hpp>...

算法原理由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(BisectingKMeans)算法的主要思想是：首先...