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图像中的像素位置,然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类,并计算出分类簇的中心点.      随机产生的簇的数量是2到5之间的值,采样点的数量范围是1-1000,一维矩阵centers存放kmeans算法结束

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法,给定聚类的数目N,Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心,从而将样本数据分为N个类别.下面简要介绍Kmeans聚类原理,并附上自己写的Kmeans聚类算法实现. 一.Kmeans原理 1. 输入:一组数据data,设定需要聚类的类别数目ClusterCnt,设定迭代次数IterCnt,以及迭代截止精度eps    输出:数据data对应的标签label,每一个数据都会对应一个label(范围0 ~ ClusterCnt-1),表示该数据属于哪一类.

http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/10/30/2747178.html 聚类分析是一种静态数据分析方法,常被用于机器学习,模式识别,数据挖掘等领域.通常认为,聚类是一种无监督式的机器学习方法,它的过程是这样的:在未知样本类别的情况下,通过计算样本彼此间的距离(欧式距离,马式距离,汉明距离,余弦距离等)来估计样本所属类别.从结构性来划分,聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法,前者的算法是先把所有样本视为一类,然后不断从这个大类中分离出

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一

聚类分析(英语:Cluster analysis,亦称为群集分析) K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想. 聚类属于无监督学习,以往的回归.朴素贝叶斯.SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类.而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集.聚类

K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考

准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部分数据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略. 一.分析方法和过程 1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3.建模与应用 传统的识别客户价值应用最广泛的模型主要通过3个指标(最近消费时间间隔(Recency).消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出价值高

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

<mahout in action>第六章. datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集例如以下: 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1.从D中随机取k个元素.作为k个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇. 3.依据聚类结果.又一次计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数. 4.将D中所有元素依照新的中心

引文: k均值算法是一种聚类算法.所谓聚类.他是一种无监督学习,将类似的对象归到同一个蔟中.蔟内的对象越类似,聚类的效果越好. 聚类和分类最大的不同在于.分类的目标事先已知.而聚类则不一样. 由于其产生的结果和分类同样,而仅仅是类别没有预先定义. 算法的目的: 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) Github源代码:K-Means聚类python实现 K-均值聚类 长处:easy实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢

聚类算法,无监督学习的范畴,没有明确的类别信息. 给定n个训练样本{x1,x2,x3,...,xn} kmeans算法过程描述如下所示: 1.创建k个点作为起始质心点,c1,c2,...,ck 2.重复以下过程直到收敛 遍历所有样本xi 遍历所有质心cj 记录质心与样本间的距离 将样本分配到距离其最近的质心 对每一个类,计算所有样本的均值并将其作为新的质心 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2. 需要注意的几点: k个点怎么取 1.选择距离尽可能远的k个点 首先随机选一

沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法 用Scipy实现K-means聚类算法

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号

K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想. 聚类属于无监督学习,以往的回归.朴素贝叶斯.SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类.而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集.聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y,并将同类别y的样本x放在一起.比

运用三角不等式加速Kmeans聚类算法 引言:最近在刷<数据挖掘导论>,第九章, 9.5.1小节有提到,可以用三角不等式,减少不必要的距离计算,从而达到加速聚类算法的目的.这在超大数据量的情况下,尤为重要.但是书中并没有给出解释和证明.本文以k-means聚类算法为代表,讲解下怎么利用三角不等式减少计算过程. 三角不等式 任一三角形,两边之和大于第三边,两边之差小于第三边.可以从欧式距离扩展到多维欧几里得空间:设任意三个向量a,b,c.d(x,y)代表x,y在空间上的距离,则三角不等式满足: