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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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python手动实现图像像素的kmeans聚类下载
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
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python
手动
实现
图像
像素
的
kmeans
聚类
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
手动
实现
图像
像素
的
kmeans
聚类
(附代码)
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。
最优化方法——K-means
实现
手写数字
图像
聚类
本篇博客主要介绍K-means算法的原理与流程,降维算法的优化问题解决与使用,并分别使用Matlab、Pycharm分别
实现
了使用K-means算法在实际问题中(对MNIST手写数字数据集)的
聚类
并进行分析,并分别使用了PCA与LDA对其进行了降维可视化(内附数据集和
python
及matlab代码)。
python
——k
聚类
图片(
图像
)
聚类
程序 + 每类结果保存到对应文件夹
前情提要: 最近由于做机器学习不想
手动
标签,所以想用
聚类
的方法让机器自己学习,在网站上找到了很多博主的程序,有其效果但是最后都是将每一类的图片用plot显示出来,把所有的子图拼接在一个界面上。这样在尝试大约800张图片的数据集的时候还凑活,通过加一行程序调整子图之间的宽度和高度,勉强能看清图片内容,以观察
聚类
的效果。但是一般机器学习的数据集都更大,
聚类
完想要对每类图片再进行处理的话,原本的程序...
python
图像
处理笔记-十二-
图像
聚类
python
图像
处理笔记-十二-
图像
聚类
学习内容 这一章主要在学习的是
聚类
算法以及其在
图像
算法中的应用,主要学习的
聚类
方法有:
KMeans
层次
聚类
谱
聚类
并将使用他们对字母数据及进行
聚类
处理,以对比效果。
聚类
是什么? 有n个点,把这n个点通过某种方法分成k类就是
聚类
算法在做的事情,
聚类
做的越好,分出来的k类的类与类之间差异越明显,同一个类中的差异也越不明显。 K-means
聚类
思想: K-means需要给出最终簇的数量k。它的核心思路是:从某个状态开始,通过不断的迭代来更新中心点的位置,来让
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