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。
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我必须基于ORB特征的k-means聚类进行图像分类。如果我从文档中正确理解，特性本质上是一个关键点和一个描述符。当我执行kmeans.fit()时，我不确定我应该把什么作为X:在示例here中，它说X_digits是一个由簇对象组成的numpy数组，所以我假设我应该将关键点和相应的描述符组合在一起，并在kmeans.fit= cv.ORB_create(self.number_of_features_per_ima
浏览 68提问于2019-12-29得票数 0
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我正在使用方法对我的数据进行聚类。该实现似乎工作正常。然而，我有一个问题-我有一组看不见的点(不在训练集中)，并希望基于k-means (论文中的步骤5)导出的质心对这些点进行聚类。然而，k-means是在k个特征向量上计算的，因此质心是低维的。
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我的问题是如何将特征向量转换为hmm序列，以便我可以通过hmmtrain命令使用它。在我的</em
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我想知道KMeans是否会在进行聚类之前自动归一化特征。似乎没有提供请求规范化的输入的选项。
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Python中有一种叫做K-means的聚类方法.经过聚类处理后，我希望基于支持向量机或其他分类方法计算每个聚类的精度。
我该怎么做？
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我正在做一个项目，在这个项目中，我必须根据一些训练观察结果创建一个k-means模型。我有380个观察结果( 700个特征)。我正在使用Spark MlLib的K-means算法。当我选择大于10的k(聚类数)时，我的一些聚类只得到1分(例如，在25，其中6个聚类只得到1分)。首先，我认为一些点与其他点有很大的距离，但问题是并不总是有相同的点被分
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我在包含多个150k文档的数据集上使用k-means，但是我不知道什么是好的k值。我试着用肘部的方法找到它，但是惯性值变化不大。(我使用sklearn)。
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user access matrix..each行代表用户，每一列代表该用户访问的页面类别。这种双聚类技术将首先生成用户集群，然后生成页面clusters.after，它将用户集群和页面集群结合起来生成双集群。现在，我不知道应该使用哪种集群技术来实现此目的。最好的聚类将从该矩阵生成一致的双色图。
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我需要将这种格式的一些数据转换为术语文档矩阵：data = []
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电影类型的聚类
、、、、
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浏览 4提问于2017-01-25得票数 0
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我想要获取球员的</e
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我的问题是，我如何才能将这些特性提供给HMM？非常感谢你的帮助。
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