python手动实现图像像素的kmeans聚类下载

weixin_39821526 2023-01-25 15:30:16

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/Lizhi_Tech/87377532?utm_source=bbsseo

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这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。

在机器学习中，聚类任务依赖于“相似性”的量化，而最直观的方式就是通过距离度量来判断两个样本在特征空间中的接近程度。设两个n维向量 $ \mathbf{x}i = (x{i1}, x_{i2}, …, x_{in}) $ 和 $ \mathbf{x}j = (x{j1}, x_{j2}, …, x_{jn}) $，它们之间的欧氏距离（Euclidean Distance）定义如下：该公式本质上是勾股定理在多维空间的推广。

聚类算法是无监督学习中的一种核心算法，它将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，即所谓的“簇”，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽量相异。这一过程不依赖于预先标注的类别信息，因此被广泛应用于数据挖掘、模式识别和图像分析等领域。scikit-learn是基于Python的开源机器学习库，它提供了简单而强大的工具，用于数据挖掘和数据分析。它的设计遵循了SciPy（Scientific Python）的生态系统，旨在与NumPy和SciPy紧密集成，以提高科学计算的效率和准确性。

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