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！
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm
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。...图像分割还有很多用途。 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。...颜色聚类 加载所有需要的库： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 下一步是在 RGB 颜色空间中加载图像...vectorized = np.float32(vectorized) 我们将以 k = 3 进行聚类，因为如果你看上面的图像，它有 3 种颜色：绿色的草地和森林、蓝色的大海和绿蓝色的海岸。
K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。...---- 二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。...，右边为K-Means聚类后的图像，它将灰度级聚集成四个层级，相似的颜色或区域聚集在一起。...---- 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理，它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。...titles = [u'原始图像', u'聚类图像 K=2', u'聚类图像 K=4', u'聚类图像 K=8', u'聚类图像 K=16', u'聚类图像 K=64'] images
%% Machine Learning Online Class % Exercise 7 | Principle Component Analysis and K-Means Clustering...% fprintf('\nRunning K-Means clustering on example dataset...., you will use K-Means to compress an image....After that, we fprintf('\nApplying K-Means to compress an image....In the last K-Means exercise you ran K-Means on 3-dimensional % pixel colors of an image.
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。...我们稍后将在K-Means聚类中使用它。 k-means聚类 ?...具有三个聚类中心的二维k-means聚类图像 算法 k-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个聚类中心，其中k必须由用户预先指定。...= 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。...在k-means中，通常通过可视化来主观地选择最佳聚类中心数k。
2.2 聚类的类型 聚类方法可以根据不同的特点进行分类，主要有以下几种类型： 硬聚类（Hard Clustering）：每个样本只能属于一个聚类，如K-means聚类。...软聚类（Soft Clustering）：每个样本可以属于多个聚类，且可以为每个聚类分配一个隶属度，如高斯混合模型（GMM）。...简单易懂：K-means 是一种直观的聚类算法，易于理解和实现。 可扩展性：能够在大数据集上应用，通过迭代优化可以加速计算。...K-means 聚类的应用 K-means 聚类算法广泛应用于各个领域，以下是一些常见的应用场景： 4.1 图像分割 在计算机视觉领域，K-means 聚类可以用于图像分割。...图像分割的目标是将图像划分为若干个区域，使得同一区域的像素具有相似的颜色或特征。通过将图像像素视为数据点，并使用 K-means 聚类算法，可以有效地实现图像分割。
机器学习，如涓涓细流，渗透各行各业。在图像和语音识别、自然语言处理、医疗诊断、金融预测等领域，它在智慧的浪潮中焕发生机，将未来的可能性绘制得更加丰富多彩。...外部评价指标： 用于将聚类结果与已知标签或真实类别进行比较，评估聚类准确性，如准确率、召回率、F1分数和调整兰德指数。...接下来，使用update_centers()函数根据每个聚类的样本点计算新的聚类中心。在每次迭代之后，检查当前的聚类中心是否与上一次迭代的聚类中心相同，如果相同，则说明聚类已经收敛，可以提前结束迭代。...使用Matplotlib绘制散点图，表示数据点和聚类中心，设置标签、标题、图例，并保存图像。 通过实现K-means++聚类算法，并对Iris数据集进行了聚类分析，最终生成散点图展示聚类结果。...最后，使用 plt.show() 显示绘制的图像。这将在图形窗口中显示聚类结果图。
2.2 K均值聚类简介 K均值聚类（K-means Clustering）是一种通过迭代优化的方式，将数据集划分成K个簇的算法。K代表预设的簇数，通常是通过实验或者方法（如肘部法则）选择的。...5.2 图像压缩 K均值聚类在图像处理中也有应用，尤其是在图像压缩中。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。...K均值聚类的挑战与解决方案 9.1 聚类不平衡问题 K均值聚类可能会受到簇大小不均衡的影响。为了解决这个问题，可以考虑使用加权K均值或者采用基于密度的聚类算法（如DBSCAN）。...9.2 高维数据与维度灾难 K均值在高维数据上的表现较差。可以通过降维技术（如PCA）来减轻维度灾难问题。 9.3 初始质心的选择 K均值算法对初始质心的选择非常敏感。...未来，随着大数据时代的到来，K 均值聚类算法可能会继续与其他先进算法（如深度学习、增强学习等）结合，产生更强大、更智能的聚类系统。
用户群体根据购买习惯和兴趣可能形成不同的聚类，而这些聚类并非总是圆形或球形。DBSCAN能够识别用户群体的自然聚集，哪怕是最复杂的形状，如环形分布的用户聚类，这对于划分用户细分市场非常有用。...聚类的重要性和应用领域 聚类在很多领域都有着广泛的应用，从生物信息学中基因表达的分析到社交网络中社区的检测，从市场细分到图像和语音识别，它的用途多样而深远。...迭代实验：进行一系列的实验，逐步调整参数，每次变化后都仔细分析聚类结果的变化 效果评估：使用轮廓系数等指标评估聚类质量，而不仅仅依赖于视觉上的判断。...簇形状多样性： 与基于距离的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN不假设簇在空间中是圆形的，因此能识别任意形状的簇。...在人工智能和机器学习的迅猛发展中，聚类算法如DBSCAN是我们工具箱中的重要工具。
聚类模型的基本步骤包括： 训练。通过历史数据训练得到一个聚类模型，该模型用于后面的预测分析。需要注意的是，有的聚类算法需要预先设定类簇数，如KMeans聚类算法。 预测。...(3) 更新输出图像dst上对应的初始原点P0的色彩值为本轮迭代的终点Pn的色彩值，完成一个点的色彩均值漂移。...(4) 对输入图像src上其他点，依次执行上述三个步骤，直至遍历完所有点后，整个均值偏移色彩滤波完成。...---- 2.K-Means图像聚类 同样，K-Means算法也能实现图像分割。在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。...K-Means聚类处理后的图像。
今天，我们将直接进入实际应用，使用聚类算法中的经典方法——k-means，对数据进行训练和预测。好的，我们直接开始。构建模型在进行数据清洗之前，我们首先回顾一下K-means聚类算法的核心概念。...K-means聚类的主要目标是通过不断迭代优化质心，使得同一簇内的样本之间更加相似，而不同簇之间的样本差异则显著增加，从而实现有效的聚类效果。...而对于箱型图中其他的数值点，如分位数和中位数，目前我们可以暂时不做过多关注，重点放在识别和处理这些离群点上，以确保数据的质量和聚类分析的有效性。...inertia 是 KMeans 类的一个属性，表示所有簇内的距离平方和，越小表示聚类效果越好。在成功绘制肘部图之后，如图所示，我们可以清晰地观察到 WCSS 随着 K 值变化的趋势。...训练模型接下来，我们将应用 K-Means 聚类算法，并设置质心的数量为 3，以评估模型的准确性和聚类效果。
以下是一些典型的应用场景： 数据聚类 数据聚类是无监督学习的一种主要任务，旨在将相似的数据点分组。例如，市场营销中的客户细分、图像处理中的图像分割、文本分析中的文档聚类等。...K-means++初始化：一种改进的初始化方法，选择初始簇中心时更加注重分布，能够显著提升算法的聚类效果。 Mini-batch K-means：在大数据集上使用小批量数据进行更新，以提高计算效率。...计算链接矩阵：使用linkage函数计算层次聚类的链接矩阵，方法选择ward，即最小方差法。 绘制树状图：使用dendrogram函数绘制层次聚类的树状图，展示聚类的层次结构。...可视化聚类结果：根据提取的簇标签，绘制聚类结果的散点图。 2.2.5 层次聚类的优缺点 优点 无需预定义簇数：层次聚类不需要预先指定簇的数量，这对于数据的探索性分析非常有用。...缺点 计算复杂度高：t-SNE的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上，计算时间较长。 参数敏感性：t-SNE对参数（如perplexity）较为敏感，需要仔细调整以获得最佳效果。
p=22838 原文出处：拓端数据部落公众号 问题：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 ...绘制上述聚类方法的树状图。 问题01：使用R中建立的鸢尾花数据集。 (a)：k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。...使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中，聚类看起来非常明显，因为实际上我们知道应该有三个组，我们可以执行三个聚类的模型。...= "鸢尾花数据的前两个主成分，椭圆代表90%的正常置信度，使用K-means算法对2个类进行预测") + PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图...聚类实战 6.用R进行网站评论文本挖掘聚类 7.用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络 8.R语言对MNIST数据集分析 探索手写数字分类数据 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
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。...K-Means算法 1. 选择K，这是聚类的数量。虽然我们讨论的是无监督的机器学习，但算法并不会神奇地将输入数据集聚集到一定数量的聚类中。我们需要指定我们想要的聚类。...本质上，它是数据点与分配给它的聚类质心的平均距离。 为了可视化聚类，请从cars.csv文件的可用列中取出两列。...如果我们无法将其绘制在2D平面上，并想象K-Means中“K”的选择是对还是错，该怎么办？下一节将讨论这一问题。...对于每次运行，收集成本函数的输出并将其绘制在针对K的图形上。随着K增加，我们观察到成本函数J（）也减小了。但过了一段时间后，在K = 3或4以后，K开始慢慢减少。
分裂的标准可以基于某些度量（如最小化误差平方和，SSE）。 分裂操作：通过某种方法（如K-means聚类、主成分分析等）将选择的簇分成两个子簇。...每次分裂操作都会选择一种方法（如 K-means）来最小化当前簇的 SSE，从而实现最优的分裂。...不需要预设簇的数量：与 K-means 等方法不同，分裂型层次聚类不需要预设簇数，用户可以根据树状图的层次决定聚类数量。...plot_clusters：绘制每一步的聚类结果，展示不同层次分裂的效果。 主要步骤： 初始时，所有数据点都属于一个簇。...示例输出 在执行代码时，程序将会生成数据点并通过分裂型层次聚类进行分裂，最后绘制出每一步分裂后的聚类效果。每一张图展示了数据点如何在每一轮分裂过程中被分配到不同的簇中，同时标出每个簇的质心。
7. k-means 算法的应用和案例 7.1 图像压缩 k-means 算法在图像压缩中的应用非常广泛。通过将图像中的像素点聚类为 k 个颜色簇，可以有效减少图像的颜色数量，从而实现图像压缩。...7.3 其他实际应用 除了图像压缩和客户分群，k-means 算法在其他领域也有广泛的应用，例如： 文档分类：将文档聚类为不同的主题，有助于文档的自动归档和检索。...横向对比：k-means 与其他聚类算法 8.1 k-means vs. 层次聚类 原理 k-means：通过迭代优化中心点来最小化簇内平方误差。...DBSCAN 原理 k-means：基于均值和距离的聚类算法。 DBSCAN：基于密度的聚类算法，通过寻找高密度区域形成簇。 适用场景 k-means：适用于数据均匀分布的情况。...通过图像压缩和客户分群等案例展示了 k-means 的实际应用效果。 比较了 k-means 与其他聚类算法（如层次聚类、DBSCAN 和 GMM），帮助理解不同算法的适用场景和优缺点。
不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类，都得事先确定聚类簇的个数，而且肘部法则也并不是万能的，总会遇到难以抉择的情况，而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数，下面简要介绍一下其算法流程...grey'][i] for i in predicted] '''绘制聚类图''' plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=colors,s=10) plt.title('Mean...grey'][i] for i in predicted] '''绘制聚类图''' plt.scatter(data_tsne[:,0],data_tsne[:,1],c=colors,s=10) plt.title...三、实际生活中的复杂数据 我们以之前一篇关于K-means聚类的实战中使用到的重庆美团商户数据为例，进行Mean-Shift聚类： import matplotlib.pyplot as plt from...可见在实际工作中的复杂数据用Mean-Shift来聚类因为无法控制k个值，可能会产生过多的类而导致聚类失去意义，但Mean-Shift在图像分割上用处很大。
适用于异常检测、图像分割等领域。 模糊C-means：一种基于模糊逻辑的聚类算法，与K-means相似，但允许一个数据点属于多个簇，每个簇都有一定的隶属度或概率。...层次聚类：适用于需要层次结构的聚类任务，如市场细分或社交网络分析。...任意形状的簇：对于需要发现任意形状的簇的应用，如社交网络分析、图像分割等，DBSCAN是一个很好的选择。...() # 显示结果图 ``` 5、K-Means 聚类模型 模型原理 K-Means聚类是一种基于距离的聚类方法，通过最小化每个数据点到其所属簇中心点的距离之和，将数据点划分为K个簇。...图像分割：在图像处理中，可以使用K-Means聚类进行图像分割，将图像划分为多个区域或对象。 特征提取：通过K-Means聚类可以提取数据的内在结构特征，用于分类或预测任务。
K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。...今天结合一个在知乎看到的问题来说： 一张图片上有上百种颜色，如何在一张图上筛选出小于五种的基本色，或者在一张图上进行颜色划分归类？...需要注意的是，K-means算法关注的是图像的像素值，我们需要将各个簇包含的像素的像素值记录下来，而不是像素坐标。...如果需要再一次迭代，便将所有簇的元素清空，仅保留计算的均值，然后再一次遍历所有像素，重复上一步。 算法实现 主函数：读取图片，定义Kmeans算法的K值以及迭代次数，并对图片进行K-means算法。...算法函数 KMean(srcImage, dstImage, clusters_num, iterations); 此函数就实现了对输入图像srcImage 进行聚类操作，并将结果输出到dstImage
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