在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl

在进行聚类分析时,机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练,然而,根据不同的问题,需要寻找不同的超参数,即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一:clf.inertia_是一种聚类评估指标,我常见有人用这个.说一下他的缺点:这个评价参数表示的是簇中某一点到簇中距离的和,这种方法虽然在评估参数最小时表现了聚类的精细性,但是这种情况会出现划分过于精细的状况,并且未考虑和簇外点的距离最大化,

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

1. SSE误差平方和(Sum of Square due to Error): 聚类情况: 计算公式: 注:SSE参数计算的内容为当前迭代得到的中心位置到各自中心点簇的欧式距离总和,这个值越小表示当前的分类效果越好! 参数描述: P表示点位置(x,y). Mi为中心点的位置. SSE表示了,当前的分类情况的中心点到自身分类簇的点的位置的总和. 使用方法: 在聚类算法迭代的过程中,我们通过计算当前得到的中心点情况下的SSE值来评估现在的分类效果,如果SSE值在某次迭代之后大大减小就说明聚类过程基

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

1.什么是K-Means? K均值算法聚类 关键词:K个种子,均值聚类的概念: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起,而让簇间的距离尽量的大. 2.k-Means原理 每次计算距离采用的是欧式距离 步

在<<足球游戏论坛数据分析--简单粗暴的贝叶斯>>中尝试了贴标签后,一直觉得结果无法接受, 慢慢回想, 其实选择的算法是错误的,原因有 论坛帖子分类并非就是PC/PS/XBOX这么简单 即使是作者自己贴的标签,也存在挂羊头的可能性 既然没法简单的给帖子分类,那么就尝试一下聚类算法看看有没有发现: #事先已经把分好词的所有文本存成一个文件,没有事先分类 f = codecs.open('forum_all.txt', 'r', 'utf-8') words_full = f.read

术语中英互查: Morningstar Style Box - 晨星投资风格箱方法 (该翻译来自于晨星中国官网,权威得不能再权威了 https://cn.morningstar.com/help/data/fundstylebox.html) Bancassurance - 银行保险 Euclidean distance - 欧几里德距离 Wholesale Bank - 批发银行 principal component analysis - 主成分分析 silhouette score - 轮

Qt 3D的研究(十):描边渲染(轮廓渲染)以及Silhouette Shader 之前写了两篇文章,介绍了我在边缘检測上面的研究.实际上.使用GPU对渲染图像进行边缘检測.前提是须要进行两遍渲染.前一遍渲染的结果作为后一遍结果的输入纹理.接着在第二遍渲染的时候,对二维图像做一些图像处理,终于得出带轮廓的描边渲染效果,接着和正常渲染混合在一起.就成为渲染的终于图像.但是,这种做法,是对二维图像做的图像处理,即使像上次对提取的深度进行图像处理,也无法准确地依据深度的突变来提取我们须要的边缘.所以我

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00  spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

以下内容摘自:公众号- SPSS生活统计学 保存做复习之用. 峰度(Kurtosis) 峰度是描述总体(样本)中所有取值分布形态陡缓程度的统计量.通过计算可以得到峰度系数,峰度系数与分布形态的关系是: 峰度系数=3,扁平程度适中: 峰度系数<3,为扁平分布: 峰度系数>3,为尖峰分布: 正态分布的峰度系数为3.用SPSS计算峰度系数时,显示的结果是减去3后得到的数字,也就是与正态分布对比.所以SPSS的峰度系数与分布形态的关系是: 峰度系数=0,数据分布与正态分布的陡缓程度相同: 峰度系数&l

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st