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 ...
原文：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阈值时，则就样本分为不同的类别。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个 簇 ，通过这 ...
2019-09-22 15:26 0 3042 推荐指数：
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java实现K-means聚类算法
From： http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...