基于聚类K-Means方法实现图像分割
K-Means算法： 我们常说的K-Means算法属于无监督分类（训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步的数据分析提供基础），它通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于 ...
原文：基于K-means聚类的图像分割
K means算法用于聚类分析，广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释，个人觉得讲的还算清楚： k means 算法接受参数 k 然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个 中心对象 引力中心 来进行计算的。 K means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是 ...
2014-12-11 15:21 0 2307 推荐指数：
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