k=5 结 ...

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 ...

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 ...

图像分割就是利用图像自身的信息，比如颜色、纹理、形状等特征进行划分，将图像分割成不同的区域，划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大，不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性，所以你可以把图像分割看成是将图像中的信息进行聚类。当然聚类只是分割 ...

文章首发：xmoon.info 图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属性 Gestalt中常见的一些分组的情况 现实生活中的分组现象 将这种思想转化为算法 ...

引入 作为练手，不妨用matlab实现K-means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D ...

图像分割是一种图像处理方法， 它是指将一副图像分割成若干个互不相交的区域； 图像分割实质就是像素的聚类； 图像分割可以分为两类：基于边缘的分割，基于区域的分割， 聚类就是基于区域的分割； KMeans 实现图像分割 KMeans 分割图像实质上是对像素的聚类，每个类有个代表 ...

public class KMeansCluster { private int k; //簇的个数 private int num = 100000 ; //迭代次数 private ...