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。...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。...返回TrainKMeans函数，调整图像大小后，我将图像转换为numpy数组，然后将其重塑为3维矢量以表示下一步的RGB值。 现在，我们准备在图像中创建颜色簇。...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。
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm
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。...K-Means 聚类 首先，我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。为了算出要使用的类的数量，最好快速查看一下数据，并尝试识别不同的组。...根据这些分类点，我们利用组中所有向量的均值来重新计算组中心。重复这些步骤来进行一定数量的迭代，或者直到组中心在每次迭代后的变化不大。...K-Means 在簇不是圆形的情况下也失败了，同样是由于使用均值作为聚类中心。 K-Means 的两个失败案例 高斯混合模型（GMMs）比 K-Means 给了我们更多的灵活性。...这些聚类在现实生活中也很有意义，其中黄色顶点通常是参考/搜索网站，蓝色顶点全部是在线发布网站（文章、微博或代码）。 假设我们已经将该网络聚类成了一些团体。我们就可以使用该模块性分数来评估聚类的质量。
之前分享过kmeans算法（传送门：数据挖掘算法—K-Means算法），这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类 聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。...它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。...提取此簇中像素的亮度值，并使用 imbinarize 用全局阈值对其设置阈值。掩膜 is_light_blue 给出了浅蓝色像素的索引。
在机器学习领域中，聚类算法被广泛应用于数据分析和模式识别。K-means 是其中一种常用的聚类算法，它能够将数据集分成 K 个不同的组或簇。...K-means 的原理 K-means 算法的核心思想可以概括为以下几个步骤： 初始化中心点：首先随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心点。...Python 中的 K-means 实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 K-means 聚类模型： import numpy as np import...然后，我们构建了一个 K-means 聚类模型，并拟合了数据集。最后，我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化，并标记了簇的中心点。...总结 K-means 算法是一种简单而有效的聚类算法，在许多实际问题中都有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了 K-means 算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到离最近质心的小组，跟定了那个质心。 第四步，当每个质心都聚集了一些点后，重新定义算法选出新的质心。...---- 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。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。...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。
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。...我们将c（i）表示为最接近x（i）的聚类质心的索引。 4. 移动质心。将聚类质心移动到另一个位置，该位置由它们所属的聚类中的点的平均值（即聚类内所有点的位置的平均值）确定。 5....实施K-Means 我们将使用以下关于汽车的数据集来执行聚类（从Kaggle下载）： 为了全面了解数据集，让我们查看seaborn配对图： 运行K-Means的整个代码库（以及上面的数据集）在Github...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。...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）。
二.K-means聚类算法 kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述...，每个样本只聚类到一个簇里面 D.初始簇为空 Step2.距离度量 将对象点分到距离聚类中心最近的那个簇中需要最近邻的度量策略，在欧式空间中采用的是欧式距离，在处理文档中采用的是余弦相似度函数...K-means聚类算法，是一种广泛使用的聚类算法，其中k是需要指定的参数，即需要创建的簇的数目，K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得，但是这些点需要位于数据范围内。...在算法中，计算每个点到质心得距离，选择距离最小的质心对应的簇作为该数据点的划分，然后再基于该分配过程后更新簇的质心。重复上述过程，直至各个簇的质心不再变化为止。 4....K-means算法虽然有效，但是容易受到初始簇质心的情况而影响，有可能陷入局部最优解。为了解决这个问题，可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。
簇是什么 在聚类问题中，有一个非常重要的概念“簇”（Cluster），那到底什么是簇呢，样本数据集通过聚类算法最终会聚集成一个个“类”，这些类在机器学习中的术语称为“簇”（注意，这里的前提是使用“聚类算法...假设聚类问题的样本数据也能找出 K 个中心点，就能以该点为中心，以距离为度量画出范围来，将同一范围内的样本点作为一个簇，从而解决聚类问题，在 K-means 聚类算法中，这样的中心点称为“质心”。...K 个质心就恰好是完成聚类后的 K 个簇的中心点，这时就用到了“mean”，它是“均值”的意思，通过均值可以不断的调整质心，由此可知质心在 K-means 算法中是不断改变的。...对于根据均值计算得到的 K 个新质心，重复第一步中离哪个质心近就归为哪个簇的过程，再次将全部样本点聚成 K 个簇，经过不断重复，当质心不再变化后，就完成了聚类。...Sklearn使用K-means算法 在 Sklearn 机器学习库中，与聚类相关的算法模型都在 cluster 模块下，除 k-measn 外，还有十种聚类最近邻算法，下表对最常用的算法做了简单介绍
3.2 聚类评估标准 在无监督学习中，由于没有标签信息，我们常常采用内部评估指标来评估聚类结果的质量。...在每次迭代中，Mini-batch K-means 从数据集中随机选择一个小批量的样本，计算这些样本的质心，并通过这些样本来更新质心的位置。...3.3 多次运行 由于 K-means 聚类算法容易陷入局部最优解，因此在实际应用中，通常会运行多次算法，每次随机初始化质心，最后选择损失函数最小的结果。 4....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。...4.2 客户分群 在市场营销中，K-means 聚类可以帮助企业根据客户的消费行为、年龄、收入等特征进行分群，从而进行精准营销。
本文将详细介绍无监督学习中的聚类问题，并深入讲解常见的聚类算法：K-Means和主成分分析（PCA）。1....然后，我们通过散点图将降维后的数据进行可视化，颜色表示不同的鸢尾花类别。4....聚类与降维的结合聚类和降维可以结合使用，PCA通常用于数据的预处理，尤其是在数据维度很高时，PCA有助于去除冗余信息并减少噪声。在降维后，K-Means等聚类算法可以更加高效地执行聚类任务。...Clustering After PCA")plt.show()在这个例子中，我们首先用PCA将数据降到二维，然后对降维后的数据进行K-Means聚类。...聚类是无监督学习中的重要任务之一，K-Means算法是最常用的聚类方法之一，它通过迭代优化来将数据分成不同的簇。
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。...("Anomaly Detection using K-Means") plt.show() 11.2 K 均值聚类在图像压缩中的应用 在图像处理领域，K 均值聚类也常常用于图像压缩。...通过将图像中的像素色彩聚类为有限数量的簇，可以极大地减小图像数据的存储空间，同时保持图像的整体视觉效果。 在图像压缩任务中，每个簇代表一种颜色，簇的质心代表该簇的主要颜色。...通过将图像中所有像素的颜色替换为其所属簇的质心颜色，可以实现图像的压缩。...(compressed_image.astype(int)) plt.title("Compressed Image using K-Means") plt.show() 11.3 K 均值聚类在自然语言处理中的应用
【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。...聚类算法很多应用场景，举几个最常用的： 在生物学应用中，经常需要对不同的东西进行聚类，假设有很多基因的数据，你希望对它们进行聚类以便更好的理解不同种类的基因对应的生物功能 在市场调查中，假设你有一个数据库...，里面保存了不同顾客的行为，如果对这些数据进行聚类，可以将市场分为几个不同的部分从而可以对不同的部分指定相应的销售策略 在图片的应用中，可以将一幅照片分成若干个一致的像素子集，去尝试理解照片的内容 等等...k-means聚类 这个算法被称之为k-means聚类算法，用于寻找数据集合中的类，算法的输入是一个无标记的数据集合 ({x^{(1)},x^{(2)},......k-means聚类算法是将样本聚类成 (k) 个簇(cluster)，具体算法步骤如下： step 1 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)，那么就等于存在了 (k) 个簇 (c
---- 3.Sklearn中K-Means用法介绍 在Sklearn机器学习包中，调用cluster聚类子库的Kmeans()函数即可进行Kmeans聚类运算，该算法要求输入聚类类簇数。...KMeans聚类时，寻找类簇中心或质心的过程尤为重要，那么聚类后的质心是否可以显示出来呢？...---- 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。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。
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。...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 ?...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。...聚类指标：最佳的颜色种类数 在本节中，我们将尝试搜索最佳的颜色数（聚类中心）k，以便在保持较高的解释方差百分比的同时将内存大小减小到尽可能小。 ? 如何确定最佳颜色数k？...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。
在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。...注意：由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，K-Means 算法的收敛速度比较慢。...在 k-means 中的应用： ? ? 公式各部分内容: ? 上图中: k=2 1) SSE 图最终的结果，对图松散度的衡量。...kmeans++ 目的，让选择的质心尽可能的分散 如下图中，如果第一个质心选择在圆心，那么最优可能选择到的下一个点在 P(A) 这个区域（根据颜色进行划分） ?...更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 5.6 Kernel k-means（了解） kernel k-means 实际上，就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理，然后再将处理后的数据使用普通的
缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。...另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的选择一般是随机选择的，代码中的是在数据范围内随机选择，...这里有两种处理方法，一种是多次取均值，另一种则是后面的改进算法（bisecting K-means） 3.终于我们开始进入正题了，接下来我们会把数据集中所有的点都计算下与这些质心的距离，把它们分到离它们质心最近的那一类中去...完成后我们则需要将每个簇算出平均值，用这个点作为新的质心。...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.
常见的聚类分析算法如下： K-Means： K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。...下面我们详细介绍K-Means聚类算法。...K-Means聚类算法 K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，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。...这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。 （2）取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。...Python主要的聚类分析算法总结 在scikit-learn中实现的聚类算法主要包括K-Means、层次聚类、FCM、神经网络聚类，其主要相关函数如下： KMeans: K均值聚类； AffinityPropagation
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。...当然，本章我们介绍的都是传统机器学习使用的聚类方法。...这里的质心可以理解成图中的这些红点 而图中的左上角的label0、label1、label2是我们完成了整个K-means算法后得到的一个标签，我们事先是不知道的。...在未进行K-means前这些数据是没有颜色区分的。这里K-means算法把这些数据分成了三个簇。...假设我们这里有8个数据点，先随便选三个点作为质心，然后计算其他点到三个质心点的距离，我们这里使用的是明可夫斯基的欧拉距离，根据每个点到三个质心的距离最近的原则，将这些点分成三个簇。
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); %...对剩余的每个向量测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 DIST = zeros(n, k); % DIST为每个点到聚类中心的距离 for i = 1:n for...COLOR(i, idx(i)) = 1; end % 进行聚类结果的显示，不同的类别用不同的颜色显示 figure scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), [],
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