基於聚類K-Means方法實現圖像分割
K-Means算法： 我們常說的K-Means算法屬於無監督分類（訓練樣本的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質和規律，為進一步的數據分析提供基礎），它通過按照一定的方式度量樣本之間的相似度，通過迭代更新聚類中心，當聚類中心不再移動或移動差值小於 ...
原文：基於K-means聚類的圖像分割
K means算法用於聚類分析，廣泛用於機器學習領域。 下面借用百度百科的解釋，個人覺得講的還算清楚： k means 算法接受參數 k 然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高 而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個 中心對象 引力中心 來進行計算的。 K means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是 ...
2014-12-11 15:21 0 2307 推薦指數：
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