Fuzzy C Means 算法及其 Python 实现 转自:http://note4code.com/2015/04/14/fuzzy-c-means-%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6-python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 1.  算法向  算法的扩展 在  算法中,如果要将数据集合  划分为  个类,使得任意数据对象  必须属于并且仅属于一个类,同时每一个类至少包含一个数据对象,那么可以用一个  的矩阵  来表示,矩阵中的任意一个元素…

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.…

工程及源代码:快速模糊.rar                            图像模糊算法有很多种,我们最常见的就是均值模糊,即取一定半径内的像素值之平均值作为当前点的新的像素值,在一般的工业应用中常取3*3的模板,这种小模板为了提高速度,可以直接把两层小的循环展开为表达式.但是在图像的艺术处理上,常用到比较大的半径,这时一来展开计算不现实,而来用两层循环会大大降低速度,三则半径越大,计算速度也就越慢,因此,必须寻找到一种快速实现这种效果的算法,在均值模糊这种比较特殊的情况下,用懒惰算法…

Fuzzy C-Means读书笔记 一.算法简介 很显然,图中的数据集可分为两个簇.借鉴K-Means算法的思想,利用单个特殊的点(质心)表示一个簇.因此,我们用\(C_1\)和\(C_2\)分别表示簇1和簇2.现在我们将隶属度引入到K-Means中,这就是我们研究的模糊C-Means算法. 二.算法的目标函数 K-Means算法的评价指标:簇内样本之间的距离尽可能的小,簇间样本之间的距离尽可能的大.Fuzzy C-Means继承并发展了它的评价指标.在K-Means算法中,每个数据只能归属一个…

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=…

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor…

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 6.1.1 模糊集基本知识[21] 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0…

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开…

这节继续上节的KMeans进行介绍,上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍,没有实践印象总是不深刻,前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊KMeans的算法,今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解.她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数,想通过FCM算法对这些行业进行聚类,从而在能耗上对它们进行分类.处理的数据很简单,所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了.给出数据的一角: 具体处理过程我就不啰嗦了,核心思想就是FCM算法,给出一个具体的流程图 根据步骤我将算法实现分成了…

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.…

modsecurity中用到:  http://ssdeep.sourceforge.net/ 原文:http://www.xuebuyuan.com/1536438.html 最近看一篇paper,无意中看见了一种模糊哈希算法——fuzzy hash算法.于是立刻去翻阅相关资料,整理出如下文章. 首先说说哈希算法.     大家都知道函数实际上就是一种映射,本质是将一个集合通过对应法则f映射到另一个集合. 而哈希算法是一个特殊的函数,他具有的特点是,定义域是一个不确定的无限集合而值域是一个有限…

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化…

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释. 2017年10月14日补: 今晚造了一个轮子,k-means算法在matl…

1.聚类算法和分类算法的区别 a)分类 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类. 举例: 假如你有一堆动物的头像图片样本,想把它们进行分类,分成:猫,狗,鱼等.当在有新的动物图片进来之后,能够自动的识别出属于哪一类,这就是分类,而猫,狗,鱼等就是标签 b)聚类 聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程.聚类是在没有划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方…

一种安全的云存储方案设计(未完整理中) 一篇老文了,现在看看错漏颇多,提到的一些技术已经跟不上了.仅对部分内容重新做了一些修正,增加了一些机器学习的内容,然并卵. 这几年来,云产品层出不穷,但其安全性一直饱受诟病.这篇博文以数据隐私安全为核心,从用户需求着手,讨论云存储的安全实现问题. 因为设计问题较多,我将内容拆分为两篇,最终会得到一套较为安全且高效易用的云存储加密系统的完整设计,该系统具有以下特征:1 使用机器学习的技术进行图片内容标注和文本分类,最终实现图文混合检索功能:2 所有文档数据对…

模糊自适应PID算法就是在经典的PID的基础上添加模糊控制规则库,建立这个库的目的就是算法能够自己来进行改变P.I.D的值. 就拿温度的上升过程控制来说,刚开始的时候,希望温度能够快速的升到终点温度,并且以尽量小的波动将温度稳定在目标温度处(最好不让其超过).此时如果利用经典的PID控制方式,那么此时的P值就是恒定不变,但是我们希望他刚开始的时候尽量大.加入规则库,就可以实现,可以用语句 if冷 then 加大热 当然也有: if热 then 加大冷 从而快速的改变温度. 就好比我们在冬天里用冷…

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…

聚类算法 概述 无监督问题 手中无标签 聚类 将相似的东西分到一组 难点 如何 评估, 如何 调参 基本概念 要得到的簇的个数  - 需要指定 K 值 质心 - 均值, 即向量各维度取平均 距离的度量 - 常用 欧几里得距离 和 余弦线相似度 ( 先标准化 ) 优化目标 -  需求每个簇中的点, 到质心的距离尽可能的加和最小, 从而得到最优 K - MEANS 算法 工作流程 - (a)   初始图 - (b) 在指定了 K 值之后, 会在图中初始化两个点 红点, 蓝点( 随机质心 )    这…

在matlab的图像处理工具箱中,有一系列关于Binary Images的处理函数,都是以字母bw开头的,其中以bwmorph函数选项最为丰富,一共有'bothat'.'branchpoints'.'bridge'.'clean'.'close'等十几个方法,其中像骨骼化.细化等常见的功能也集成在这个函数里,同常规的写法一样,这些算法都是需要迭代的,因此,这个函数也有个迭代次数的参数.那么另外一些算子,比如clean.diag.remove等等其实都是基于3*3或者5*5领域的,而其中的'ero…

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 K-Means clustering参数说明: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans class sklearn.cluster…

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法…

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统…

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…

原文:http://www.cnblogs.com/xiekeli/archive/2012/04/27/2473808.html 关于问答类的应用,最早接触的是stackoverflow和知乎 ,而Quora作为知乎的原型,因为其创始人来自FaceBook而吸引了我.事实上关于Quora的技术分析,冯大辉和陈皓都已经有所详细的阐述:<Quora 用了哪些技术 ?><Quora使用到的技术>.通过他们的文章,我看到了一篇更详细的说明<Quora’s Technology Ex…

全文搜索 我们通过前文的简单样例,已经了解了结构化数据的条件搜索:如今.让我们来了解全文搜索-- 如何通过匹配全部域的文本找到最相关的文章. 关于全文搜索有两个最重要的方面: 相似度计算 通过TF/IDF (see p=43#relevance-intro" style="border:0px; font-family:inherit; font-style:inherit; margin:0px; outline:0px; padding:0px; vertical-align:ba…

一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : / 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用/进行转义 (2) 查询词(Term) Lucene支持两种查询词,一种是单一查询词,如"hello",一种是词组(phrase),如"…

<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他. Posted on 2013-08-25 23:36 Imageshop 阅读(242) 评论(3) 编辑 收藏 [由于周五写的很匆忙,导致文中内容不详细,周末又仔细的整理和汇总了下,做了大量的修改,因此把原文删除重新发布了]. 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark…

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 由 天天P图攻城狮 发布在云+社区 作者简介:damonxia(夏正冬),天天P图Android工程师 前言 高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员都或多或少听过的名词,但是对其原理大家可能并不了解,只知道通过高斯模糊能实现图像毛玻璃效果. 本文首先介绍图像处理中最基本的概念:卷积:随后介绍高斯模糊的核心内容:高斯滤波器:接着,我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法,以及实现RenderScript版本.由于我们自己实现的Java版本的高…