图6-8 两遍扫描法中第一遍扫描的结果 种子填充法源于计算机图像学，常用于对某些图形进行填充。...该方法首先将所有非0像素放到一个集合中，之后在集合中随机选出一个像素作为种子像素，根据邻域关系不断扩充种子像素所在的连通域，并在集合中删除掉扩充出的像素，直到种子像素所在的连通域无法扩充，之后再从集合中随机选取一个像素作为新的种子像素...image.png 图6-9 myConnectedComponents.cpp程序中图像连通域的计算结果 connectedComponents()函数虽然可以实现图像中多个连通域的统计，但是该函数只能通过标签将图像中的不同连通域区分开...矩阵中第i行是标签为i的连通域的统计特性，存储的统计信息种类在表6-4中给出。 centroids：每个连通域的质心坐标，数据类型为CV_64F。...ccltype：标记连通域使用的算法类型标志，可以选择的参数及含义在表6-3中给出。 该函数能够在图像中不同连通域标记标签的同时统计每个连通域的中心位置、矩形区域大小、区域面积等信息。
轮廓表示法（图c、d）：图c中使用轮廓中的点的笛卡尔坐标表示，而本文采用图d所示的极坐标表示，把实例分割问题转化为实例中心点分类(instance center classification)问题和密集距离回归...经过网络，可以得到中心点的位置和类别、n根射线的长度，根据角度和射线长度得到轮廓点的坐标，从0°开始连接这些点，最后得到的连通区域就是实例分割的结果。 2....实现细节 2.1 target 分类分支：实验对比了框中心和质心，选取效果更好的质心。正样本定义为特征图上质心周围1.5倍步长的区域。...根据下图可以看到，在实例分割任务中，Polar Centerness比原来FCOS的Centerness定义更好 2.2 Loss 分类分支使用Focal loss，Centerness分支使用交叉熵损失...（作者指出） Polar IoU中的预测d的中心其实并未与真正的中心对齐，因此IoU计算的准确性受中心准确性的影响。（知乎网友）
二、题目分析 静脉识别是一种近年来迅速发展的红外生物识别技术，它以非接触、高准确度、低重复率等优点获得了广泛的关注，本文在现有的静脉识别研究基础上，提出了有效的识别方法，前期以题目所给图片为主要试验图，...在图像采集过程中，由于受到环境和采集设备等的影响，原始图像中常常含有多种噪声，这使得图像分割步骤中静脉纹路有较大的突起并且边缘存在许多毛刺，甚至会使图像质心的计算出现较大偏差进而影响图像有效区域的提取。...具体做法是对形态学处理后的平滑二值图进行逐点扫描，计算得出质心： 其中A是二值图中的手背区域，M是行数，N是列数。...算法对边界点进行如下操作： 考虑以边界点为中心的8-邻域【1】，即中心点为P1，其邻域的八个点顺时针绕中心点分别记为P2,P3……P9,其中P2在P1上方。...题目所给的图像较为特殊，二值化后仅存在一个连通区域，因此为质心确定提供了方便，但其他手背静脉图像也许会存在多个连通区域，这也给其质心确定带来困难。
,2)使用较短的滑动窗口代替非重叠窗口提高了捕获转变动力学的能力，即使在30s的窗长，3)运动似乎主要与一种状态相关，而不是分散在所有状态，4)固定的锥形滑动窗口方法优于自适应动态条件相关方法，5)与之前的...除状态2外，质心按其在时间上出现的频率排序(从最清醒状态到最深睡眠状态)。这些质心从一个状态到另一个状态显示出不同的连接模式。...图3 dFNC窗口数据的k-means聚类中心，窗口大小为30s (A)，每个状态在时间上出现的频率(B)。...(C)用Louvain算法计算质心的模块化，得到状态1、2、3的三个模块(Mod)和状态4、5的四个模块。 2.2聚类的连接状态与睡眠状态对应吗？ ...图10描绘了聚类中心。清醒状态聚类质心1和2彼此相似，但在模块组内部和之间的相关性强度不同。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。...聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长，但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。...常见聚类算法聚类效果对比图 聚类分析常用于数据探索或挖掘前期 没有先验经验做探索性分析 样本量较大时做预处理 常用于解决 数据集可以分几类；每个类别有多少样本量 不同类别中各个变量的强弱关系如何 不同类型的典型特征是什么...算法原理 从 个样本数据中随机选取 个质心作为初始的聚类中心。...当与连通性矩阵联合使用时，团聚向量聚合也可以扩展到大量的样本，但是当样本之间不加连通性约束时，计算开销就大了：它在每一步都考虑所有可能的合并。
轮廓表示法（图c、d）：图c中使用轮廓中的点的笛卡尔坐标表示，而本文采用图d所示的极坐标表示，把实例分割问题转化为实例中心点分类(instance center classification)问题和密集距离回归...经过网络，可以得到中心点的位置和类别、n根射线的长度，根据角度和射线长度得到轮廓点的坐标，从0°开始连接这些点，最后得到的连通区域就是实例分割的结果。 ¶2....实现细节 ¶2.1 target 分类分支：实验对比了框中心和质心，选取效果更好的质心。正样本定义为特征图上质心周围1.5倍步长的区域。...根据下图可以看到，在实例分割任务中，Polar Centerness比原来FCOS的Centerness定义更好 ¶2.2 Loss 分类分支使用Focal loss，Centerness分支使用交叉熵损失...（作者指出） Polar IoU中的预测d的中心其实并未与真正的中心对齐，因此IoU计算的准确性受中心准确性的影响。（知乎网友）
两种降水类型 在实际业务中，预报员主观上为了更好地估测降水，一般把单偏振雷达降水回波分为两种类型：大陆对流型降水、热带海洋型降水（图2）。...（图），最大雨量在武平146.8mm，其中大部分雨量在4时到8时30下的，雨强在20到60mm/h。...图10 风暴趋势看，回波不强、质心低，VIL不大 ? ? 图11 经向剖面和纬向剖面 ?...图16 8:53的1.5°仰角双偏雷达参数叠加融化层ML产品 从双偏振雷达组合降水估测公式计算出来的降水QPE雨强产品来看（图17），雨强在20到60mm/h，较强降水主要在武平境内。 ?...但雷达估测降水强中心比自动站降水更靠回波移动前侧，这是因为雷达探测到的强中心在空中（见图22，没有美工，“灵魂画手”随手一画，表达大概意思），雨受回波移动和前侧上升气流的影响，向移动的后方降水，所以强降水中心不一致
由于此链表的每一个结点中只包含一个指针域，故又称 线性链表 或 单链表 在 单链表 中，取得第 i 个数据元素必须从头指针出发寻找，因此 单链表是一种非随机存取的存储结构。...连通图（强连通图） 在无（有）向图 G=(V,E)G=( V, {E} )G=(V,E) 中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从 v 到 u 的路径， 则称 G 是 连通图（强连通图）。 ?...连通分量（强连通分量） 无向图 G 的 极大连通子图 称为 G 的 连通分量 极大连通子图意思是:该子图是G连通子图，将G的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再通 ?...有向图 G 的 极大强连通子图 称为 G 的 强连通分量。 极大强连通子图意思是: 该子图是 G 的强连通子图，将 D 的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再是强连通的。 ?...极小连通子图：该子图是 G 的连通子图，在该子图中删除任何一条边，子图不再连通。 生成树：包含无向图 G 所有顶点的极小连通子图。 生成森林：对非连通图，由各个连通分量的生成树的集合。 ?
k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心，即选择K个初始质心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值...在第一阶段选择简单、计算代价较低的方法计算对象相似性，将相似的对象放在一个子集中，这个子集被叫做Canopy，通过一系列计算得到若干Canopy，Canopy之间可以是重叠的，但不会存在某个对象不属于任何...2）连通核心点生成簇 核心点能够连通（有些书籍中称为：“密度可达”），它们构成的以Eps长度为半径的圆形邻域相互连接或重叠，这些连通的核心点及其所处的邻域内的全部点构成一个簇。...计算连通的核心点的思路是，基于广度遍历与深度遍历集合的方式：从核心点集合S中取出一个点p，计算点p与S集合中每个点（除了p点）是否连通，可能会得到一个连通核心点的集合C1，然后从集合S中删除点p和C1集合中的点...，得到核心点集合S1；再从S1中取出一个点p1，计算p1与核心点集合S1集中每个点（除了p1点）是否连通，可能得到一个连通核心点集合C2，再从集合S1中删除点p1和C2集合中所有点，得到核心点集合S2，
- labels_——获取训练数据所属的类别，比设置的聚类中心个数少1- inertia_——获取每个点到聚类中心的距离和- fit_predict(X)——先对X进行训练并预测X中每个实例的类，等于先调用...# 这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是从相同训练集数据中随机初始化质心。...，可使树状图可视化 compute_distances=False, ) 4.2 模型常用方法 fit(X)——对数据X进行聚类- labels_——获取训练数据所属的类别，比设置的聚类中心个数少...1- n_leaves_——层次树中的叶子数- children_——一个大小为[n_samples-1,2]的数组，给出了每个非叶结点中的子节点数量- fit_predict(X)——先对X进行训练并预测...X中每个实例的类，等于先调用fit(X)后调用predict(X)，返回X的每个类，该模型不能对新的数据点进行预测- n_components_——一个整数，给出了连接图中的连通分量的估计 4.3 实际例子
Datawhale优秀回答者：金小楗、强 通俗解释 聚类算法有很多种，K-Means 是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类...首先输入 k 的值，即我们指定希望通过聚类得到 k 个分组； 从数据集中随机选取 k 个数据点作为初始大佬（质心）； 对集合中每一个小弟，计算与每一个大佬的距离，离哪个大佬距离近，就跟定哪个大佬。...专业解释 K-means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心， 从而确定新的簇心。...该算法除了要事先确定簇数K和对初始聚类中心敏感外，经常以局部最优结束，同时对“噪声”和孤立点敏感，并且该方法不适于发现非凸面形状的簇或大小差别很大的簇。...1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心； 2.对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)； 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是
01 基于连通性的聚类（connectivity-based） 基于整个数据集对象间距离计算的聚类方法，称为基于连通性的聚类（connectivity-based）或层次聚类。...由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...计算过程包括多个步骤。首先，输入数据集的目标类别数。聚类的中心应当尽可能分散，这有助于提高结果的准确性。 其次，该算法找到数据集的每个对象与每个聚类中心之间的距离。...之后，将根据类别中所有点的坐标平均值重新计算聚类的中心。重复算法的上一步，但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件，否则此类迭代将继续。...除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。
2、随机选择2个聚类中心（K=2） ? 3、计算每个数据点到质心的距离，并将数据点划分到离它最近的质心的类中 ?...4、计算2个数据集的各自的质心（红点、蓝点的均值），将聚类中心移动到均值处，变成新的聚类中心 ? 5、找到新的聚类中心。如果 ? 完整过程 ? 在上面的过程中我们假设k=2。...在图b中我们随机选择了两个类所对应的质心，也就是图中蓝色和红色质心 分别求出样本中每个点到这两个质心的距离，并且将每个样本所属的类别归到和该样本距离最小的质心的类别，得到图c，也就是第一轮迭代后的结果...在K-Means算法中一般采用的是欧式距离 算法优缺点 优点 原理很简单，实现起来也是非常容易，算法收敛速度也很快 聚类效果优，可解释性强。...2、elkan K-Means（距离优化） 在传统的K-Means算法中，在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离，这样是非常耗时的。
每分配一个样本，聚类的中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。此过程将不断重复，直至满足设置的终止条件。...在图b中我们随机选择了两个类所对应的质心，也就是图中蓝色和红色质心 分别求出样本中每个点到这两个质心的距离，并且将每个样本所属的类别归到和该样本距离最小的质心的类别，得到图c，也就是第一轮迭代后的结果...我们对c图中的当前标记为红色和蓝色的点分别求出其新的质心，得到了图d，此时质心的位置发生了改变 图e和图f重复了图c和图d的过程，即将所有点的类别标记为距离最近的质心的类别并求新的质心。...2、elkan K-Means（距离优化） 在传统的K-Means算法中，在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离，这样是非常耗时的。...3、Mini Batch K-Means算法（大样本优化） 在传统的K-Means算法中，要计算所有的样本点到所有的质心的距离。现在大数据时代，如果样本量非常大，传统的算法将会非常耗时。
在实际应用中，需要建立数据的协方差矩阵，并计算矩阵的特征向量。对应最大特征值（即主要成分）的特征向量可用作重新构建原数据集。...状态监控场景中的异常检测很有趣，因为异常可以告诉我们有关被监控设备是否“健康”的讯息：当设备临近故障或非最优操作所产生的数据，与设备正常运转所产生的数据在分布上不同。...第一个步骤是找到质心或者说样本点的质量中心。直观上来看，该点离质心越近，越可能属于这个集合。然而，我们也要注意该集合的范围大小，这样我们才能判断给定的离质心的距离是否值得注意。...从数学角度看，我们可以通过计算样本的协方差矩阵，来估计出最能代表集合分布的椭圆。马氏分布是指从测试点到质心的距离除以椭圆在测试点方向上的宽度。...在我们的例子中，我们只对“正常”和“异常”两个类别感兴趣，我们使用只包含正常操作状态的数据作为训练数据，来计算协方差矩阵。
基本概念 在数字图像处理中，有个连通域的概念 连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。...在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有 8 个邻接像素，常见的邻接关系有 2 种：4 邻接与 8 邻接。...如下图，就是一个很直观的连通域图，图中总共有 6 个连通域。 ?...寻找连通域的方法 OpenCV 库 在 OpenCV 中，提供了一个函数 cv2.connectedComponentsWithStats 可以帮助我们计算连通域的一些信息，其接口说明如下： connectedComponentsWithStats...centroids centroids 是连通域的质心，圆形的质心就是圆心，很好理解 ?
具体过程可以总结如下： a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心； b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把这些样本分别作为自己最近的那个聚类中心的类别； c.对上述分类完的样本再进行每个类别求平均值...，求解出新的聚类质心； d.与前一次计算得到的K个聚类质心比较，如果聚类质心发生变化，转过程b，否则转过程e； e.当质心不发生变化时（当我们找到一个质心，在每次迭代中被分配到这个质心上的样本都是一致的...K-Means算法计算过程如图1 所示： 图1 K-Means算法计算过程 例题： 1. 对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...图3 手肘法 那就引出一个问题：Inertia越小模型越好吗？答案是可以的，但是Inertia这个指标又有其缺点和极限： a.它的计算太容易受到特征数目的影响。
当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心的计算公式如(7.9)所示： ?...图像中心距计算方式如式(7.10)所示： ? 图像归一化几何矩计算方式如式所示： ? OpenCV 4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-28中给出。...该函数用于计算图像连通域的几何矩和中心距以及归一化的几何矩。函数第一个参数是待计算矩的输入图像或者2D坐标集合。...函数第二个参数为是否将所有非0像素值视为1的标志，该标志只在第一个参数输入为图像类型的数据时才会有作用。...通过对两张图像提取轮廓并计算每个轮廓的Hu矩，之后寻找原图像和模板图像中Hu矩最相似的两个轮廓，并在原图像中绘制出相似轮廓，程序运行结果在图7-26给出。
欧几里得聚类由点值的平均值定义，非欧式距离指的是“聚类中心”，即离其他点最近的点。我来句几个例子讲解一下啥意思。距离矩阵：距离矩阵是一个表格，记录了数据集中每对点之间的距离。...行和列表示数据点，矩阵中的每个元素表示对应点之间的距离。欧几里得距离：这是最常用的距离测量方法，适用于计算在二维或三维空间中点之间的直线距离。在聚类中，欧几里得聚类的“质心”是指所有点的平均位置。...你可以想象质心是每个簇的“中心”。非欧几里得距离：指不遵循欧几里得几何规则的距离计算方式。例如，曼哈顿距离、切比雪夫距离等。这些距离通常反映了不同的空间特性。...非欧几里得聚类：假设我们选择点 P2 (2, 3) 作为中心，因为它与其他点的距离较小。这个中心是数据集中真实存在的点。约束聚类约束聚类是一种结合了无监督学习和半监督学习的方法。...例如，苹果和橙子可能先合并，因为它们都是柑橘类，而香蕉和草莓则可能在之后的合并中形成新的簇。质心聚类质心聚类是一种基于质心（簇的中心点）来进行聚类的方法，最常用的例子就是 K-Means 算法。
具体过程可以总结如下： a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心； b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把这些样本分别作为自己最近的那个聚类中心的类别； c.对上述分类完的样本再进行每个类别求平均值...，求解出新的聚类质心； d.与前一次计算得到的K个聚类质心比较，如果聚类质心发生变化，转过程b，否则转过程e； e.当质心不发生变化时（当我们找到一个质心，在每次迭代中被分配到这个质心上的样本都是一致的...K-Means算法计算过程如图1 所示： 图1 K-Means算法计算过程 图2 K-Means迭代示意图 例题： 1. 对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...图3 手肘法 那就引出一个问题：Inertia越小模型越好吗？答案是可以的，但是Inertia这个指标又有其缺点和极限： a.它的计算太容易受到特征数目的影响。
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