摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。在数据挖掘中，K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法...

原帖地址：http://www.opencvchina.com/thread-749-1-1.html     k-means是一种聚类算法，这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近，那这堆点应该是分到同一组。使用k-means，可以找...

     本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像，我们知道图像分3个簇，背景、白色的任务，红色的丝带以及帽子。    Matimg=cv::imread("../kmeans.jpg")...

kmeans算法的原理参考：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3368118.html下面学习一下opencv中kmeans函数的使用。    首先我们通过OpenCV中的随机数产生器RNG，生成一些均匀分布的随机点，这些点的位置对应一副...

原帖地址：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/82434041.基本Kmeans算法[1]选择K个点作为初始质心 repeat    将每个点指派到最近的质心，形成K个簇   ...

原帖地址：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 记得刚读研究生的时候，学习的第一个算法就是meanshift算法，所以一直记忆犹新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有错误，请在线交流。MeanShift算法,...

一、K-means 　　1、基础    1Clustering中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一   2 算法接受参数k；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：　　　　　同一聚类中的对象相似度较高...

算法原理KMeans算法是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个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代...

聚类和k-means简单概括。聚类是一种 无监督学习 问题，它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起。k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足：    同一...

K-means的步骤输入：含n个样本的数据集，簇的数据K输出：K个簇算法步骤：1.初始化K个簇类中心C1，C2，-……Ck（通常随机选择）2.repeat步骤3,43，将数据集中的每个样本分配到与之最近的中心Ci所在的簇Cj；4.更新聚类中心Ci,即计算各个簇的样本均值；5.直到样本分配不在改变上代码：importja...

原文请戳：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8170687聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，...

　　将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？　　我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y）了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，...

 　　K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了...