基于聚类的“图像分割” 参考网站: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27365576 昨天萌新使用的是PIL这个库,今天发现机器学习也可以这样玩. 视频地址Python机器学习应用 图像分割:利用图像的灰度.颜色.纹理.形状等特征,把图像分成若 干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区 域之间存在明显的差异性.然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域 提取出来用于不同的研究. 实现步骤: 1.建立工程并导入sklearn包 2.加载图片并进行

一.介绍 基于图的图像分割(Graph-Based Image Segmentation),论文<Efficient Graph-Based Image Segmentation>,P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher,International Journal of Computer Vision, Vol. 59, No. 2, September 2004 论文下载和论文提供的C++代码在这里. Graph-Based Segmentation是经典的图像分割

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

Python黑帽编程1.2  基于VS Code构建Python开发环境 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,供不同喜好的同学选择.由于教程

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

概述 该项目是基于Scrapy框架的Python新闻爬虫,能够爬取网易,搜狐,凤凰和澎湃网站上的新闻,将标题,内容,评论,时间等内容整理并保存到本地 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/13933.html 一.开发背景 Python作为数据处理方面的一把好手,近年来的热度不断增长.网络爬虫可以说是Python最具代表性的应用之一,那么通过网络爬虫来学习Python以及网络和数据处理的相关内容可以说是再合适不过了. Scrapy是由Python语言开发的一

Window下python安装ansible,基于ansible api开发python程序 在windows下使用pycharm开发基于ansible api的python程序时,发现ansible的包无法import.本机安装的是3.7.0的python,cmd下使用pip安装ansible一直安装失败.pycharm中使用File | Settings | Project: runTasks | Project Interpreter也无法导入ansible的包.后来终于找到解决方法. 下

”“”K-Means to realize Image segmentation “”“ import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans #Define loadDato to solve my image def loadData(filePath): f = open(filePath,'rb')#deal with binary data = [] img = image.ope

K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1.概述 K-means算法是集简单和经典于一身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. 该算法认为类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. 2.核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开. k-means算

基于python的list实现二叉树 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class BinTreeValueError(ValueError): pass class BinTreeList(object): def __init__(self, data, left = None, right = None): self.btree = [data, left, right] #判断二叉树是否为空 def is_empty_bintree

一年一度的虐狗节刚过去不久,朋友圈各种晒,晒自拍,晒娃,晒美食,秀恩爱的.程序员在晒什么,程序员在加班.但是礼物还是少不了的,送什么好?作为程序员,我准备了一份特别的礼物,用以往发的微博数据打造一颗“爱心”,我想她一定会感动得哭了吧.哈哈 准备工作 有了想法之后就开始行动了,自然最先想到的就是用 Python 了,大体思路就是把微博数据爬下来,数据经过清洗加工后再进行分词处理,处理后的数据交给词云工具,配合科学计算工具和绘图工具制作成图像出来,涉及到的工具包有: requests 用于网络请求爬

import gevent def test1(): print 12 gevent.sleep(0) print 34 def test2(): print 56 gevent.sleep(0) print 78 gevent.joinall([ gevent.spawn(test1), gevent.spawn(test2), ]) 解释下,"gevent.spawn()"方法会创建一个新的greenlet协程对象,并运行它."gevent.joinall()"

在数据挖掘中,Python和Scala语言都是极受欢迎的,本文总结两种语言在Spark环境各自特点. 本文翻译自  https://www.dezyre.com/article/Scala-vs-Python-for-apache-Spark/213 1.性能对比 由于Scala是基于JVM的数据分析和处理,Scala比Python快10倍.当编写Python代码用且调用Spark库时,性能是平庸的,但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时,则要比Scala等效代码慢得多.Python解

聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项,而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类,其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本,而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数,但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想,因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法,所以本篇前半段是笔者自己写的代码,如有不细致的地方,望指出. 一.仅使用numpy包进行系统聚类的实现: '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Fef

最近在看<Flask Web开发基于Python的Web应用开发实战>Miguel Grinberg著.安道译 这本书,一步步跟着学习Flask框架的应用,这里做一下笔记 电脑只安装一个Python2.7就行了,用的IDE还是官方那个跟记事本差不多的编辑器,先原始一点,以后再用PyCharm开发,我系统是Win8.1 x64 一:虚拟环境配置 虚拟环境使用第三方工具virtualenv创建,打开cmd,输入virtualenv命令来检测是否已经安装,我已经装过了,所以会提示:You must

Dcokerfile配置信息 ############################################## # 基于centos7构建python3运行环境 # 构建命令: 在Dockerfile文件目录下执行 docker build -t python-centos:3.5 . # 容器启动命令: docker run -itd --name python --restart always --privileged=true -v /root/dockers/python:/

近期老师给我们安排了一个大作业,要求根据情感词典对微博语料进行情感分析.于是在网上狂找资料,看相关书籍,终于搞出了这个任务.现在做做笔记,总结一下本次的任务,同时也给遇到有同样需求的人,提供一点帮助. 1.情感分析含义 情感分析指的是对新闻报道.商品评论.电影影评等文本信息进行观点提取.主题分析.情感挖掘.情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析.淘宝商品评论情感打分.股评情感分析.电影评论情感挖掘.情感分析的内容包括:情感的持有者分析.态度持有者分析.态度类型分析(一系列类型如喜欢(like

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

​ 密度峰值聚类(Density peaks clustering, DPC)来自Science上Clustering by fast search and find of density peaks. 2014.数据挖掘课大作业中读到了它.再整理自大作业的研究实验报告,分享到博客. ​ 分为三个部分,先是基本原理,然后写代码实现,然后是浅浅写一些问题和优化. 基本原理 ​ 这个算法的核心是基于两个假设:①簇心的密度比其周围的点高②簇心距离其他密度大的数据点相对更远. ​ 于是我们只需要基于以上

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu ''' #异常类 class HeapPriQueueError(ValueError): pass class Heap_Pri_Queue(object): def __init__(self, elems = []): self._elems = list(elems) if self._elems: self.buildheap() #判断是否为空 def