接下来可以利用scipy库中的measurements.label方法，标记出不同的的区域，下图展示了标注后的效果，不同区域以不同的灰度表示。 ? 相关代码如下: ?...提取特征(视觉词汇) 裁剪出单行文本图像后，我们可以将图像中各列的像素的值各自累加，得到一个一纬数组，此数组中的每个局部最小值所在的位置，即为文字间的空隙。...但有个问题，主流的聚类算法中，除了 K-Means 外，其他都不适合处理大量样本（目前有30万+样本），但 K-Means 在这个场景上聚类效果不佳，高频但不相关的词汇容易被聚成一类，而 DBSCAN...下图来自sklearn 文档，对各聚类算法做了比较： ? ? 为解决这一问题，我的做法是： 1. 先对每类样本下的词汇用 DBSCAN 聚类（约1万个词汇样本），得到一级分类。 2....聚类的过程为，使用前面提取的HOG特征，先 PCA 降纬，再 DBSCAN 聚类。这里注意，计算二级分类时，PCA应使用全局样本计算。
面向对象分割算法是一种将图像中的像素分割成不同的对象的算法。它通过对像素进行聚类，将相似的像素分为同一个对象，从而实现图像分割的目的。...打开6.1每像素无监督层的可见性，它显示了使用随机选择的颜色的每像素四类分类结果。结果应该如图所示。 您在基于像素的分类中注意到的噪声现在将使用基于对象的图像分析的两步方法进行改进。...作为算法的一部分，一些超级像素被合并成更大的块，这就是为什么你会发现一些形状包含两个或更多的种子像素。通过改变第5层的透明度来探索结构，以判断对于给定的参数值集图像分割的表现。...本教程中使用的k-means分类器没有意识到我们通常更喜欢将相邻像素分组到同一类中——它没有物理空间的感觉。这就是为什么你会在无监督分类中看到噪音。...，这是根据第5层中显示的片段对原始图像进行重新着色。
K是算法计算出的超参数，表示类的数量；K-Means可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。K必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时，类的数量是由问题内容指定的。...后面我们会介绍一种启发式方法来估计最优聚类数量，称为肘部法则（Elbow Method）。 K-Means的参数是类的重心位置和其内部观测值的位置。...这些类可能没有实际意义，而上面和下面两部分观测值可能是更有合理的聚类结果。为了避免局部最优解，K-Means通常初始时要重复运行十几次甚至上百次。每次重复时，它会随机的从不同的位置开始初始化。...图像量化会减少图像的存储空间，由于表示不同颜色的字节减少了。...我们用K-Means研究了两个问题。第一个问是图像量化，一种用单一颜色表示一组相似颜色的图像压缩技术。我们还用K-Means研究了半监督图像分类问题的特征。
作者：张江 | 来源：ATYUN 在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。...聚类的作用是，它将彼此更接近的数据点分组到一个聚类中，而不管维度的数量，从而表明属于单个聚类的数据点属于特定类。...K = 16 在上述图中，第一个图显示了数据集，以及聚类质心的最终位置（表示为三角形）。下一个图显示了结果聚类。我们可以看到，数据集似乎有大约2-4个聚类。...选择K-Means中的K 在不依赖于领域知识或可视化的情况下，选择K的方法是采用elbow method。 我们用不同的 K 值运行K-Means几次（即首先只有一个聚类质心，然后是两个，以此类推）。...你会得到一个看起来像肘部的图表： 根据经验，肘点对应于K的最佳值。 使用K-Means进行图像压缩 是时候测试我们对K-Means的知识并将其应用于解决现实生活中的问题了。
处理整个图像并不是一个好主意，因为图像中的许多部分可能不包含任何有用的信息。因此，通过对图像进行分割，我们可以只利用重要的片段进行处理。 图像基本上是一组给定的像素。...在图像分割中，具有相似属性的像素被分组在一起。图像分割为图像中的对象创建像素级掩模，这使我们能够更全面、更细致地了解对象。 用途： 用于自动驾驶汽车。...现在，让我们探索一种使用 K-Means 聚类算法和 OpenCV 读取图像并对图像的不同区域进行聚类的方法。 所以基本上我们将执行颜色聚类和 Canny 边缘检测。...4. attempts：标志指定使用不同初始标签执行算法的次数。该算法返回产生最佳紧凑性的标签。这种紧凑性作为输出返回。 5. flags：该标志用于指定如何取初始中心。...通常为此使用两个标志：cv.KMEANS_PP_CENTERS和cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS。
我们尝试不同数量的簇的聚类算法。然后找到最优的聚类结果，但是这种方式的需要花费大量的资源。在本文中，我们首先介绍两个流行的指标来评估簇质量。...The gap statistic 聚类结果的质量 在使用不同的方法来确定最佳聚类数之前，首先要了解如何定量评估聚类结果的质量。...想象以下场景，相同的数据集分为三个簇（参见图 2）。左侧的聚类定义良好，而右侧的聚类识别不佳。 这是为什么？...在这个例子中，我们使用了 n=1797 个 8x8 像素的图像。图 10 显示了数据集的一些示例。 上述三种方法用于确定最佳聚类数。...图 14：在 k=9 和 k=12 的数字数据中发现的 K-Means 聚类， t-SNE 投影到 2D 空间。 总结 本文展示了选择最佳聚类数的三种不同方法，即肘部法、轮廓系数和间隔量统计量。
这些聚类方法的原理和 K-Means 不同，这里不做介绍。...我们一般选择默认的取值，即“auto” 。 在创建好 K-Means 类之后，就可以使用它的方法，最常用的是 fit 和 predict 这个两个函数。...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。...可视化的时候，主要是通过设置图像的灰度值进行显示。所以我们把聚类 label=0 的像素点都统一设置灰度值为 255，把聚类 label=1 的像素点都统一设置灰度值为 127。
图像分割技术从算法演进历程上，大体可划分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和基于深度语义的方法这三大类，在不同的时期涌现出了一批经典的分割算法。...基于聚类的分割方法 机器学习中的聚类方法也可以用于解决图像分割问题，其一般步骤是: 1、初始化一个粗糙的聚类 2、使用迭代的方式将颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点聚类到同一超像素，迭代直至收敛，从而得到最终的图像分割结果...K-means 算法接受输入量 k，然后将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。...2、谱聚类 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的...SLIC 算法的实质是将K-means 算法用于超像素聚类,众所周知，K-means 算法的时间复杂度为O(NKI),其中, N 是图像的像素数,K 是聚类数, I 是迭代次数.
基于区域的分割方法 基于区域的分割方法是将图像分割为不同的区域，每个区域内的像素具有相似的特征。常见的基于区域的分割方法包括K-means聚类算法、区域生长算法、分水岭算法等。...其中，K-means聚类算法是一种经典的聚类算法，它将像素根据它们的特征进行分组。在图像分割中，通常将每个像素的颜色和空间信息作为特征，然后将它们分成不同的聚类，每个聚类即为一个区域。...基于聚类的分割方法 其中比较常用的聚类算法有K-means聚类和Mean Shift聚类。...K-means聚类是一种基于距离度量的聚类方法，它的基本思想是把数据点分为k个簇，使得同一个簇内的点距离尽可能接近，不同簇之间的距离尽可能远。...这些模型一般基于卷积神经网络（CNN）进行设计，可以实现端到端的图像分割任务。 U-Net是一种常用的用于图像分割的深度学习模型，其名称来自于其U字形的网络结构。
图 7-2 显示了 k 均值在两个不同的随机生成数据集上的工作。（a）中的数据是由具有相同方差但不同均值的随机高斯分布生成的。（c）中的数据是随机产生的。这些问题很容易解决，k 均值做得很好。...图 7-6 展示出了结果的比较。底部面板显示没有目标信息训练的集群。注意，许多簇跨越两个类之间的空空间。顶部面板表明，当聚类算法被给定目标信息时，聚类边界可以沿着类边界更好地对齐。...与独热簇相反，数据点也可以由其逆距离的密集向量表示到每个聚类中心。...答案是“是的”，但并不像桶计数（Bin-counting）计算的那么多。如果我们使用相同的数据集来学习聚类和建立分类模型，那么关于目标的信息将泄漏到输入变量中。...就像 k 均值一样，较低层次的深度学习模型是无监督的。它们利用大量可用的未标记的训练图像，并寻找产生良好图像特征的像素组合。
Hierarchical K-means算法一个很大的问题是，一旦两个点在最开始被划分到了不同的簇，即使这两个点距离很近，在后面的过程中也不会被聚类到一起。 ?...对于以上的例子，红色椭圆框中的对象聚类成一个簇可能是更优的聚类结果，但是由于橙色对象和绿色对象在第一次K-means就被划分到不同的簇，之后也不再可能被聚类到同一个簇。...相比于Hierarchical K-means算法存在的问题，Agglomerative Clustering算法能够保证距离近的对象能够被聚类到一个簇中，该算法采用的“自底向上”聚类的思路。...Agglomerative聚类算法的优点是能够根据需要在不同的尺度上展示对应的聚类结果，缺点同Hierarchical K-means算法一样，一旦两个距离相近的点被划分到不同的簇，之后也不再可能被聚类到同一个簇...linkage 函数的返回值 Z 为一个维度(n-1)*4的矩阵，记录的是层次聚类每一次的合并信息，里面的 4 个值分别对应合并的两个cluster的序号、两个cluster之间的距离以及本次合并后产生的新的
接下来可以利用scipy库中的measurements.label方法，标记出不同的的区域，下图展示了标注后的效果，不同区域以不同的灰度表示。 ?...但有个问题，主流的聚类算法中，除了 K-Means 外，其他都不适合处理大量样本（目前有30万+样本），但 K-Means 在这个场景上聚类效果不佳，高频但不相关的词汇容易被聚成一类，而 DBSCAN...下图来自sklearn 文档，对各聚类算法做了比较： ? ?...2017/09/21 修改：原此处选择的聚类方法（即先使用先用 K-Means 做较少的分类然后对每个分类单独使用 DBSCAN 聚类并单独训练 SVC 分类器），准确率保持在70%左右，很难提高，故改用了下面描述的新方法...聚类的过程为，使用前面提取的 HOG 特征，先 PCA 降纬，再 DBSCAN 聚类。这里注意，计算二级分类时，PCA应使用全局样本计算。
但是我们无法解释方差本身的价值。我们稍后将在K-Means聚类中使用它。 k-means聚类 ?...该算法的目标是将现有数据点分类为几个集群，以便： 同一集群中的数据尽可能相似 来自不同集群的数据尽可能不同 每个集群由聚类中心表示，聚类中心是聚类数据点的平均值。...像素值的三维图 简单的例子 在我们对颜色数k使用各种值进行迭代之前，让我们使用k = 2来了解我们的目的。到本节末，我们希望图像只有2种颜色。...下一步，我们可以通过聚类中心来表示该群集中的每个像素值。因此，在压缩图像中将只有两个像素值。...= 20之间重复此步骤： 执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签 将每个像素替换为其聚类中心。
写完这篇，图像分割的传统方法就快全了，传统图像分割大体有基于阈值的，这类就没啥算法可以写，所以直接略过了；然后就是K-means这种聚类/分裂的，从几个点开始进行聚类分割，或者一张图不断分裂达到分割目的...算法原理 初始化种子点（聚类中心）：按照设定的超像素个数，在图像内均匀的分配种子点。...对于每个搜索到的像素点，分别计算它和该种子点的距离。距离计算方法如下： 其中，dc代表颜色距离，ds代表空间距离，Ns是类内最大空间距离，定义为Ns=S=sqrt(N/K)，适用于每个聚类。...最大的颜色距离Nc既随图片不同而不同，也随聚类不同而不同，所以我们取一个固定常数m（取值范围[1,40],一般取10）代替。...最终的距离度量D’如下： 由于每个像素点都会被多个种子点搜索到，所以每个像素点都会有一个与周围种子点的距离，取最小值对应的种子点作为该像素点的聚类中心。 迭代优化。
也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...然后对每一个小块单独进行聚类和量化，即相当于在多个尺度上进行BOW操作： ? K是维度信息，比如单通道图像只有行和列两个维度，那么K就是2。...类似于将图像的每个像素点当作一个数据，跑一下 K-means 聚类，假设将图像聚为k类，就会得到每类的质心centroids，共k个，然后用这些质心的像素值来代替对应的类里的所有点的像素值。...这样就起到压缩的目的了，因为只需要编码k个像素值(和图像每个像素点的对这k个值得索引)就可以表示整张图像了。当然，这会存在失真，失真的程度跟k的大小有关。
虽然可以选择使用现成的聚类方法，如K-Means [40]，但作者选择使用一种简单且高效的方法，该方法在每个训练迭代中产生随机的聚类（图2）。...作者通过GPT-4 [44, 45]处理被 Mask 的图像，为未 Mask 的片段创建标题。 像素归一化的消融研究。...通过使用像素归一化，作者关注像素的相对强度，从而减弱不同图像间光照变化的影响。 这种归一化过程特别是在像素值动态范围在不同块之间显著变化的情况下特别有益。...通过将块缩放到一个公共范围，像素归一化减轻了高强度值块不成比例影响的风险。因此，这导致了块之间的比较更加平衡和公正，从而更有效地提高了模型辨别和量化相似性的能力。 在聚类中使用的特征的效果。...无论是使用纯RGB值还是来自 Patch 嵌入层的浅层特征，作者的方法都能有效地对图像块进行聚类，保持基本的视觉语义。然后作者随机地 Mask 这些聚类，使得训练效率得以提高。
回归是指确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，通过建立一个回归方程（函数）来估计特征值对应的目标变量的可能取值。...使用K近邻算法的进行识别的具体步骤为： （1）首先将每个图片处理为具有相同的色彩和大小：宽高是32像素x32像素。 （2）将32*32的二进制图像矩阵转换成1*1024的测试向量。...K-means：计算质心，聚类无标签数据 在上面介绍的分类算法中，需要被分类的数据集已经有标记，例如数据集已经标记为○或者×，通过学习出假设函数对这两类数据进行划分。...两个分类间隔越远，则聚类效果越好。 ? K-means算法的一个案例是：客户价值细分，精准投资。...利用K-means算法把类似的颜色分别放在K个簇中，因此只需要保留每个像素的标签，以及每个簇的颜色编码即可完成图像的压缩。 ? 8.
3.4 迭代与收敛 以上两个步骤（分配簇和更新质心）会重复进行，直到质心位置不再发生显著变化，或者达到预定的迭代次数。此时，K均值聚类算法收敛，数据集已经被成功地分为K个簇。 4....应用广泛：在市场细分、图像压缩、社交网络分析等领域都有广泛的应用。 4.2 缺点与局限性 K值选择困难：如何选择合适的K值是K均值聚类的最大挑战，选择不当可能会影响聚类效果。...通过将图像中的颜色像素聚类为K个簇，降低颜色的数量，从而减少图像的存储空间。 5.3 社交网络分析 K均值聚类可用于社交网络分析，帮助分析用户群体的行为特征。...根据不同的应用场景和数据类型，其他一些聚类算法可能会表现得更好。...与 K 均值聚类不同，GMM假设数据来自于多个高斯分布，利用期望最大化（EM）算法进行训练。GMM能够处理数据点属于多个簇的情况，并且能更好地处理簇形状不规则的问题。 14.
了解图像分割 当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。...让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。...苹果和橙子底部的灰色阴影 苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分 白色背景 让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering the
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