k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则: 模糊的c均值聚类算法:-------- 一种模糊聚类算法,是k均值聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则: 这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值.两者都不能保证找到问题的最优解,都有可能收敛到局部极值,模糊c均值甚至可能是鞍点. 至于c均值似乎没有这么叫的,至少从我看到文献来看是没有.…

总结:   K系列FPGA与KU系列FPGA的主要区别,体现在: (1)工艺制程不一样,K-28nm,KU-20nm:   (2)Ultra-Scale采用SSI:大容量K系列也采用SSI,SSI为了解决资源过多,使用多块硅片 : (3)KU资源更多,性能更高: Introduction to the UltraScale Architecture The Xilinx® UltraScale™ architecture is the first ASIC-class All Programma…

K-means算法的工作流程 首先,随机确定k个初始点的质心:然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇:该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.伪代码如下: 创建k个点作为起始质心,可以随机选择(位于数据边界内) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中每一个点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 再看实际的代码: #导入numpy库 f…

一.聚类 1.基于划分的聚类:k-means.k-medoids(每个类别找一个样本来代表).Clarans 2.基于层次的聚类:(1)自底向上的凝聚方法,比如Agnes (2)自上而下的分裂方法,比如Diana 3.基于密度的聚类:Obsacn.Optics.Birch(CF-Tree).Cure 4.基于网格的方法:Sting.WaveCluster 5.基于模型的聚类:EM.SOM.Cobweb 二.k-means算法 流程伪代码: ****************************…

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,…

K均值算法(K-means)聚类 [关键词]K个种子,均值 一.K-means算法原理 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中. K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)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. 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?于是就出现了我们的K-Mea…

图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 double gaussrand() { static double V1, V2, S; ; double X; ) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1…

均值 均值(mean)是全部数据的算术平均值,也称为算术平均.在统计学中具有重要的地位,是集中趋势的主要测量值.均值分为:简单均值.加权均值. 简单均值 设代表均值,代表样本各变量值,n代表变量个数,则简单的均值公式为: 其中表示所有的x的值得合计. 加权均值 设代表各组(分为k组)组中值,(其中i = 1,2,-k)代表各组次数,则加权均值计算公式为: 计算案例 假如存在以下案例:有各个年龄的人数统计值 年龄平均值计算公式为: (25+27+28+31+35+42)/6=31.333333 根…

K-均值聚类 优点:易实现.缺点:可能收敛到局部最小值,大规模数据集上收敛较慢:适用于数值型数据. K-均值聚类(找到给定数据集的k个簇) 算法流程 伪代码: 创建k个点作为起始质心(经常是随机选择) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心到数据点的间距 将数据点分配到距其最近的簇 对每个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 评价指标:误差(实质上是数据点到簇质心的距离的平方值之和,SSE,Sum of Squared Error),以上K-均值算法…

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪…