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基于ORB特征的k-means聚类

是一种基于ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征描述子的聚类算法。ORB特征是一种用于图像特征提取和匹配的算法，它结合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）关键点检测和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子的优点。

在基于ORB特征的k-means聚类中，首先使用ORB算法提取图像中的特征点，并计算每个特征点的ORB描述子。然后，将这些描述子作为输入数据，应用k-means算法进行聚类。k-means算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集划分为k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇中心。

基于ORB特征的k-means聚类在计算机视觉领域有广泛的应用。它可以用于图像分类、目标识别、图像检索等任务。通过将图像中的特征点进行聚类，可以将相似的图像归为一类，从而实现对图像的自动分类和检索。

腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务，可以用于支持基于ORB特征的k-means聚类算法的应用。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像识别、图像分析、图像搜索等。您可以通过腾讯云图像处理服务来实现基于ORB特征的k-means聚类算法的应用。

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相关搜索:基于k-means算法的图像数据集SURF特征聚类 K-Means聚类后绘制聚类基于R中的聚类特征创建向量具有不均匀聚类的聚类(k-means)基于VGG16的聚类特征提取 K-means聚类不能找到数据中的所有聚类绘制多维K-means聚类NLP python 基于JBoss的Wildfly聚类 K-Means聚类-输出聚类包含相同数量的元素，但顺序不同[ Python ]k-means聚类与暴力创建组的区别使用k-means聚类时如何确定k？K-means聚类不是围绕质心进行分组如何在图像上绘制K-means聚类分类和聚类的特征之间的关系类中的样本方向，在Python中按k-means聚类 K-means聚类后如何获取数据集的子集 k-means表与层次聚类中的混淆矩阵基于pyspark的均值漂移聚类基于成对距离的聚类组基于数值的生物序列聚类

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K-Means聚类

https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82427017 (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。...中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 ...(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。

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k-means聚类

算法简介 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。算法过程如下： 1....X, k ) % KMEANS K-Means聚类算法 % Author: 谭振宇 % Data: 2016.03.24 % Input: % X: n*m的矩阵，n表示点的个数，m...表示点的维数 % k: 聚类的个数 % Output: % IDX: n*1的向量，指示每个点所在聚类中心的索引 % C: n*k的矩阵，聚类中心 n = size(X, 1); %...j = 1:k DIST(i, j) = norm(X(i, :) - M(j, :)); % 计算每个点到聚类中心的聚类 end end [~..., IDX] = min(DIST, [], 2); % IDX为每个点到聚类中心最小距离的索引，表征的是每个点隶属哪一类 % 3.

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K-Means（K 均值）,聚类均值漂移聚类,基于密度的聚类方法,DBSCAN 聚类,K-Means 的两个失败案例,使用 GMMs 的 EM 聚类,凝聚层次聚类

本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。...理论上，属于同一组的数据点应该有相似的属性和/或特征，而属于不同组的数据点应该有非常不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是一种在许多领域常用的统计数据分析技术。...K-Means（K 均值）聚类 K-Means 可能是最知名的聚类算法。它是很多入门级数据科学和机器学习课程的内容。在代码中很容易理解和实现！请看下面的图。...基于密度的聚类方法（DBSCAN） DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，但具有一些显著的优点。请看下面的另一个有趣的图形，让我们开始吧！...将图论用于聚类的一些创新应用包括：对图像数据的特征提取、分析基因调控网络（gene regulatory networks）等。

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基于K-Means聚类算法的主颜色提取

01.简介本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...02.K均值类聚算法 K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点，它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。...在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤： 1. 聚类分配：根据每个数据点距聚类质心的距离，为其分配一个聚类。 2. 移动质心：计算聚类所有点的平均值，并将聚类质心重定位到平均位置。...根据新的质心位置，将数据点重新分配给群集。 ? K-Means算法的迭代步骤经过一定数量的迭代后，我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置，聚类中的数据点也不会更改。至此，算法已经收敛。...接下来，我们将为输入图像文件拟合模型并预测聚类。使用聚类中心（RGB值），我们可以找到聚类代表的相应颜色的十六进制代码，为此使用了rgb_to_hex的自定义函数。

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K-means聚类：原理简单的聚类算法

对于监督学习而言，回归和分类是两类基本应用场景；对于非监督学习而言，则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种，通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。...对于K-means聚类而言，首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。...K-means是一种启发式的聚类算法，通过迭代的方式来求解，在初次迭代时，随机选择两个样本点作为聚类的中心点，这样的中心点也叫做质心centroids，然后不断循环重复如下两个过程 1. cluster...根据先验知识，确定样本划分为两类，首先随机选择聚类的中心点 ? 计算样本与中心点的距离，将样本划分为不同的cluster ? 根据划分好的结果，重新计算聚类中心点 ?...随机选取一个样本作为聚类中心 2. 计算每个样本点与该聚类中心的距离，选择距离最大的点作为聚类中心点 3.

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基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割

一、K-means聚类算法原理 K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心...3.误差平方和准则函数评价聚类性能三、基于 K-means图像分割 K-means聚类算法简捷，具有很强的搜索力，适合处理数据量大的情况，在数据挖掘和图像处理领域中得到了广泛的应用。...采用K-means进行图像分割，将图像的每个像素点的灰度或者RGB作为样本(特征向量)，因此整个图像构成了一个样本集合(特征向量空间)，从而把图像分割任务转换为对数据集合的聚类任务。...然后，在此特征空间中运用K-means聚类算法进行图像区域分割，最后抽取图像区域的特征。以下附上图像分割所需要的所有m文件代码。...以上就是今天介绍的基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割，有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！

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13聚类K-means

---- 13.2K 均值算法 K-Means Algorithm K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组算法步骤综述 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成...重复 2-3 过程，直到聚类中心不再移动 ? K-means 算法接收两个输入，一个是 K 值即聚类中簇的个数，一个是一系列无标签的数据，使用 N 维向量 X 表示 ? 算法图示 ?...下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的，利用 K-均值算法将数据分为三类，用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。 ?...对于 K-means 算法中的移动聚类中心(将聚类中心移动到分配样本簇的平均值处) ，即在固定的条件下调整的值以使损失函数的值最小。 ?...改进初始化方式--多次随机初始化假如随机初始化 K-means 算法 100 (一般是 50-1000) 次之间，每次都使用不同的随机初始化方式，然后运行 K-means 算法，得到 100 种不同的聚类方式

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K-means聚类算法

本节介绍无监督学习中最为经典的 K-means 算法，它是聚类算法簇中的一个，也是最为经典的聚类算法，其原理简单、容易理解，因此得到广泛的应用。...同样的道理，在一份数据集中拥有相似特征的数据也要聚集在一起，这样才便于将这些数据区分开来，但世界上并不存在完全相同的两片叶子，因此聚类算法在实现分类时，只能尽可能找相同点，相同点越多，说明他们就属于同一类...其实，科学家们最初也没有一个明确的答案知道什么是“猫科动物”，他们通过找相似特征的方法，最终将动物们分门别类，因此这个过程也可以看做是“无监督学习”。...K-means和KNN中理解K的含义 K-means 就是一种采用了划分法的聚类算法，K-means 聚类算法与前面的 KNN 分类算法一样，都带有字母“K”，前面我们说过，机器学习喜欢用字母“K”来表示...DBSCAN 类 DBNSCAN 算法是一种比较有代表性的基于密度的聚类算法，它的主要思想是将聚类的类视为被低密度区域分割的高密度区域。

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K-means聚类算法

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。...K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。...K-means 百度百科 K-means聚类算法的实质简单来说就是两点间的距离，计算步骤为：第一步--获取坐标点本文随机生成26个字母在 0-100 的坐标点： {'V': {'y': 81,...在上图中，假设一个坐标点 A点 , A点和红色的圆的距离小于 A点和绿色的框的距离，那么认为A点属于红色的圆的分簇；同理，M点和红色的圆的距离大于 M点和绿色的框的距离，那么认为...M点属于绿色的框的分簇，第一次分簇得到的图形如下： ?

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K-means 聚类算法

聚类算法聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。...简单的理解就是：DBI 是聚类内的距离与聚类外的距离的比值。所以，DBI 的数值越小，表示分散程度越低，聚类效果越好。...K-means ：聚类算法用于非监督学习使用无标签数据需要训练过程 K-NN：分类算法用于监督学习使用标签数据没有明显的训练过程基于 Rapid Miner 的 K-means 实践...问题阐述在经典的 Iris Dataset 中，使用 K-means 算法将虹膜类植物进行聚类。...特征选择模型过程图搭建按下图搭建整个 Process ，其中 “Clustering” 就是选择的 “k-means” 操作器。

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聚类算法实现：DBSCAN、层次聚类、K-means

之前也做过聚类，只不过是用经典数据集，这次是拿的实际数据跑的结果，效果还可以，记录一下实验过程。首先：确保自己数据集是否都完整，不能有空值，最好也不要出现为0的值，会影响聚类的效果。...其次：想好要用什么算法去做，K-means，层次聚类还是基于密度算法，如果对这些都不算特别深入了解，那就都尝试一下吧，我就是这样做的。好了，简单开始讲解实验的过程吧。一些库的准备： ?...贴上了完整的代码，只需要改文件路径就可以了。详细源码查看地址 https://blog.csdn.net/qq_39662852/article/details/81535371 ? ? ? ?...可以运行看一下效果，下图是使用K-means聚类出来的效果，K值设为4： ? 然后你可以去看输出文件分出的类别，可以尝试改变K值，直接改minK和maxK 的值就可以了。

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聚类K-means算法

其实，在深度学习里面就十分流行这种先给样本聚类压缩数据，然后把在压缩后的特征向量丢到网络去训练，这其实就是深度学习里面的“表示学习”的最初想法。基于这类的深度学习模型如受限的玻尔兹曼机等。...聚类算法的种类聚类算法主要有：序贯法层次分析法基于损失函数最优化的：K-means,概率聚类基于密度的聚类其他特殊聚类方法：基因聚类算法，分治限界聚类算法；子空间聚类算法；基于核的聚类方法...例如： 1.特征选择不同，导致不同的结果 2.相似度度量不同，导致不同的结果 3.聚类的方法不同，导致不同的结果更要命的是，聚类其实没有啥好的评判标准的，尤其是对于那些本来就没有正确结果的数据来说...因为就算是人给样本聚类，也是基于某个方面的聚类，而机器学习得到的聚类可能是基于另外一种角度来聚类，咋一眼看上去机器聚类的结果很差，其实很有可能是它关注了某个人类不去关注的方面。...类别最大样本距离：所有样本点之间距离的最大值 K-means算法 K-means算法是一种无监督的聚类算法，核心目标：将给定的数据划分成K个簇，并且给出每个簇的中心点，即质心。

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基于K-Means聚类的纹理和颜色图像分割。

KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm

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K-Means聚类算法原理

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。...较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大　　　　d) 重复b和c直到选择出k个聚类质心　　　　e) 利用这k个质心来作为初始化质心去运行标准的K-Means算法 4....如果样本量非常大，比如达到10万以上，特征有100以上，此时用传统的K-Means算法非常的耗时，就算加上elkan K-Means优化也依旧。在大数据时代，这样的场景越来越多。...一般是通过无放回的随机采样得到的。　　　　为了增加算法的准确性，我们一般会多跑几次Mini Batch K-Means算法，用得到不同的随机采样集来得到聚类簇，选择其中最优的聚类簇。 6....K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。

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【聚类算法】K-均值聚类(K-Means)算法

在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。...一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类： “类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。...2、K-Means： K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的，每个类的中心用聚类中心来描述。...3、K-Means算法流程：随机选取K个样本作为聚类中心；计算各样本与各个聚类中心的距离；将各样本回归于与之距离最近的聚类中心；求各个类的样本的均值，作为新的聚类中心；判定：若类中心不再发生变动或者达到迭代次数...4、K-Means演示举例将a~d四个点聚为两类：选定样本a和b为初始聚类中心，中心值分别为1、2 ? 2.将平面上的100个点进行聚类，要求聚为两类，其横坐标都为0~99。

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机器学习 | K-means聚类

K-means聚类基本思想图中的数据可以分成三个分开的点集(称为族)，一个能够分出这些点集的算法，就被称为聚类算法算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用个没有标签的数据集...，然后将数据聚类成不同的组K-means算法具有一个迭代过程，在这个过程中，数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组，使簇的内部点尽可能相似，同时试图保持簇在不同的空间，它将数据点分配给簇，以便簇的质心和数据点之间的平方距离之和最小...（初始化后，遍历所有数据点，计算所有质心与数据点之间的距离。现在，这些簇将根据与质心的最小距离而形成。） 3.对于上一步聚类的结果，进行平均计算，得出该簇的新的聚类中心....在此之后，代价函数的值会就下降得非常慢，所以，我们选择K = 3。这个方法叫“时部法则” K-means的优点原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快聚类效果较优。...无法处理异常值和噪声数据不适用于非线性数据集: 对特征尺度敏感- 如果遇到非常大的数据集，那么计算机可能会崩溃。

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【学习】K-means聚类算法

背景 K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。...而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。...比如上面的星星，聚类后结果是一个个星团，星团里面的点相互距离比较近，星团间的星星距离就比较远了。在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。...算法 K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下： 1、随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。...下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2。 ? K-means面对的第一个问题是如何保证收敛，前面的算法中强调结束条件就是收敛，可以证明的是K-means完全可以保证收敛性。

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【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类图示 V . 划分层次聚类图示 VI . 基于层次的聚类方法切割点选取 VII ....聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...基于层次的聚类方法 ---- 1 ....基于距离聚类的缺陷 : 很多的聚类方法 , 都是基于样本对象之间的距离 ( 相似度 ) 进行的 , 这种方法对于任意形状的分组 , 就无法识别了 , 如下图左侧的聚类模式 ; 这种情况下可以使用基于密度的方法进行聚类操作

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聚类(Clustering) K-means算法

K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的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。...3.3 算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。...通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果 3.4 算法描述：（1）适当选择c个类的初始中心；（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c各中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类...；（3）利用均值等方法更新该类的中心值；（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

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非层次聚类：k-means

非层次聚类往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。...k-均值划分 k-均值（k-means）算法是一种迭代求解的线性聚类算法，它需要给定起始的聚类簇数目，根据给定的聚类簇数目随机选取相同数目的对象作为初始聚类中心，根据所有对象与聚类中心的距离来划分聚类簇...可以看出，这个公式实际上反映的是所有聚类簇的组内方差，组内方差总和越小，划分越理想。因此，k-means不断迭代上面过程，来最小化组内总方差。整个过程就是通过识别对象的高密度区域来建立分类。...一般来说，k-means不适合含有很多0值的原始数据聚类。...由于k-means只能对原始数据进行聚类，要想使用其他距离（bray-curtis等），只有将原始数据计算距离矩阵进行PCoA分析，然后根据提取的主坐标进行k-means聚类。

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