k=5 結 ...

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 ...

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 ...

圖像分割就是利用圖像自身的信息，比如顏色、紋理、形狀等特征進行划分，將圖像分割成不同的區域，划分出來的每個區域就相當於是對圖像中的像素進行了聚類。單個區域內的像素之間的相似度大，不同區域間的像素差異性大。這個特性正好符合聚類的特性，所以你可以把圖像分割看成是將圖像中的信息進行聚類。當然聚類只是分割 ...

文章首發：xmoon.info 圖像分割是將圖片將相似的部分分割成相同的塊 Gestalt理論 解釋物體分割的底層原理 將同一個東西群組在一起,集合中的元素可以具有由關系產生的屬性 Gestalt中常見的一些分組的情況 現實生活中的分組現象 將這種思想轉化為算法 ...

引入 作為練手，不妨用matlab實現K-means 要解決的問題：n個D維數據進行聚類（無監督），找到合適的簇心。 這里僅考慮最簡單的情況，數據維度D=2，預先知道簇心數目K（K=4） 理論步驟 關鍵步驟： （1）根據K個簇心(clusters，下標從1到K)，確定每個樣本數據Di(D ...

圖像分割是一種圖像處理方法， 它是指將一副圖像分割成若干個互不相交的區域； 圖像分割實質就是像素的聚類； 圖像分割可以分為兩類：基於邊緣的分割，基於區域的分割， 聚類就是基於區域的分割； KMeans 實現圖像分割 KMeans 分割圖像實質上是對像素的聚類，每個類有個代表 ...

public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...