EM算法及其應用(一) EM算法及其應用(二): K-means 與 高斯混合模型 上一篇闡述了EM算法的主要原理,這一篇來看其兩大應用 —— K-means 與 高斯混合模型,主要由EM算法的觀點出發。 K-means K-means的目標是將樣本集划分為K ...
導入圖片 matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.mixture import GaussianMixture from skimage import ...
2020-12-24 22:37 0 484 推薦指數:
EM算法及其應用(一) EM算法及其應用(二): K-means 與 高斯混合模型 上一篇闡述了EM算法的主要原理,這一篇來看其兩大應用 —— K-means 與 高斯混合模型,主要由EM算法的觀點出發。 K-means K-means的目標是將樣本集划分為K ...
scipy cluster庫簡介 scipy.cluster是scipy下的一個做聚類的package, 共包含了兩類聚類方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚類方法 2. 層次聚類 ...
各位讀者好,在這片文章中我們嘗試使用sklearn庫比較k-means聚類算法和主成分分析(PCA)在圖像壓縮上的實現和結果。 壓縮圖像的效果通過占用的減少比例以及和原始圖像的差異大小來評估。 圖像壓縮的目的是在保持與原始圖像的相似性的同時,使圖像占用的空間盡可能地減小,這由圖像的差異百分比 ...
實例要求:以sklearn庫自帶的iris數據集為例,使用sklearn估計器構建K-Means聚類模型,並且完成預測類別功能以及聚類結果可視化。 實例代碼: 實例結果: 構建的K-Means模型為: 花瓣預測結果: 聚類結果可視化: ...
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 ...
,是許多領域中常用的統計數據分析技術。 常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型(Gaussian ...
摘要 本文將介紹如何使用VLFeat開源庫來進行K-means聚類,關於K-means的介紹可以參考這里。 什么是VLFeat 用VLFeat官方主頁的話來說,VLFeat 是一個實現了視覺領域諸多算法的開源庫,其包括SIFT, MSER, k-means, hierarchical ...
1.什么是K-Means? K均值算法聚類 關鍵詞:K個種子,均值聚類的概念:一種無監督的學習,事先不知道類別,自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析(cluster analysis)的算法,其主要是來計算數據聚集的算法,主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...