K-means

基于K-means聚類算法的圖像分割

圖像分割：利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀等特征，把圖像分成若干個(gè)互不重疊的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)相似性，在不同的區(qū)域之間存在明顯的差異性。...

2023-09-07 標(biāo)簽：圖像分割聚類算法K-means 2165 0

物體檢測與跟蹤算法

DBSCAN: Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise; DBSCAN是...

2023-05-09 標(biāo)簽：跟蹤算法卡爾曼濾波K-means 1342 0

機(jī)器學(xué)習(xí)告訴你，新型冠狀病毒接下來將如何變異？

DNA卷曲的雙螺旋結(jié)構(gòu)可以使它展開成階梯狀，這個(gè)梯子是由成對的化學(xué)字母組成的，叫做堿基。在DNA中有四種堿基：腺嘌呤、胸腺嘧啶、鳥嘌呤和胞嘧啶。腺嘌呤只...

2020-03-27 標(biāo)簽：DNAK-means 6857 0

基本的k-means算法流程

同時(shí)，k值的選取也會(huì)直接影響聚類結(jié)果，最優(yōu)聚類的k值應(yīng)與樣本數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)信息相吻合，而這種結(jié)構(gòu)信息是很難去掌握，因此選取最優(yōu)k值是非常困難的。

2018-07-24 標(biāo)簽：函數(shù)聚類算法k-means 1.9萬 0

如何找出數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)？如何聚類和建立最有效的分組？

你可以想象，這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)地切合了廣告商的需求。對于迫切希望通過推送廣告來達(dá)到立竿見影效果的廣告商而言，他們重視的內(nèi)容有兩個(gè)：一是了解目標(biāo)消費(fèi)者的群體大小...

2018-06-30 標(biāo)簽：聚類k-means數(shù)據(jù)集 5472 0

K-means算法原理理論+opencv實(shí)現(xiàn)

這個(gè)函數(shù)是對矩陣mat填充隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方式有參數(shù)2來決定，如果為參數(shù)2的類型為RNG::UNIFORM，則表示產(chǎn)生均一分布的隨機(jī)數(shù)，如果為RNG...

2018-04-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)K-means 6135 0

物體檢測經(jīng)典模型YOLO新升級，YOLOv3是一個(gè)很好的檢測器

每個(gè)框使用多標(biāo)簽分類來預(yù)測邊界框可能包含的類。我們不使用softmax，因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)它對于性能沒有影響，而是只是使用獨(dú)立的邏輯分類器。在訓(xùn)練過程中，我們...

2018-03-29 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺k-means 2.1萬 0

K-means的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)

K-means算法的優(yōu)點(diǎn)是：首先，算法能根據(jù)較少的已知聚類樣本的類別對樹進(jìn)行剪枝確定部分樣本的分類；其次，為克服少量樣本聚類的不準(zhǔn)確性，該算法本身具有優(yōu)...

2018-02-12 標(biāo)簽：聚類算法K-means 3.2萬 0

k-means算法原理解析

對于K-Means算法，首先要注意的是k值的選擇，一般來說，我們會(huì)根據(jù)對數(shù)據(jù)的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)選擇一個(gè)合適的k值，如果沒有什么先驗(yàn)知識，則可以通過交叉驗(yàn)證選擇一...

2018-02-12 標(biāo)簽：k-meansk-means算法 8344 0

機(jī)器學(xué)習(xí)成為材料科學(xué)中復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和信息挖掘的有力武器

隨后在實(shí)驗(yàn)研究中，研究人員通過掃描探針加載脈沖電壓，以激勵(lì)弛豫鐵電體PMN-PT中微區(qū)壓電響應(yīng)的弛豫信號（激勵(lì)電壓波形如圖二A所示），并根據(jù)不同脈沖偏壓...

2018-04-08 標(biāo)簽：聚類算法機(jī)器學(xué)習(xí)K-means 9600 0